33、大数据频繁模式挖掘与序列模式挖掘全解析

大数据频繁模式挖掘与序列模式挖掘全解析

1. 大数据频繁模式挖掘

在大数据时代，频繁模式挖掘面临着新的挑战和机遇。传统的串行算法在处理大规模数据时往往力不从心，因此并行算法成为了解决问题的关键。

在并行算法设计中，有三个关键挑战：
- 内存可扩展性 ：确保算法在处理大规模数据时，内存使用不会成为瓶颈。
- 工作分区 ：合理地将任务分配到各个处理单元，以提高整体效率。
- 负载均衡 ：避免某些处理单元过度负载，而其他单元闲置。

1.1 并行算法分类及挑战

并行算法主要分为基于候选生成的算法和基于模式增长的算法。基于候选生成的算法中，内存可扩展性通常是最难克服的障碍；而基于模式增长方法的并行算法，负载均衡则是高效并行执行的关键考虑因素。

例如，在一些并行候选生成算法中，由于需要生成大量的候选模式，内存需求会急剧增加，导致算法在处理大数据时性能下降。而对于模式增长算法，如果负载不均衡，部分处理单元可能会提前完成任务，而其他单元仍在忙碌，从而影响整体效率。

1.2 动态负载均衡案例

Di Fatta和Berthold创建了一个使用消息传递的分布式MoFa实现，通过接收方发起的工作请求实现动态负载均衡。具体步骤如下：
1. 每个进程维护一个按当前工作单元开始时间排序的其他进程列表。
2. 请求工作的进程从列表中随机选择，更倾向于选择在当前工作单元上花费更多时间的进程。
3. 被请求工作的进程根据堆栈大小、支持度和当前测试模式的分支因