基于GPU的并行關聯規則挖掘算法的設計與實現的開題報告_第1頁
基于GPU的并行關聯規則挖掘算法的設計與實現的開題報告_第2頁
基于GPU的并行關聯規則挖掘算法的設計與實現的開題報告_第3頁
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文檔簡介

基于GPU的并行關聯規則挖掘算法的設計與實現的開題報告一、選題背景關聯規則挖掘是數據挖掘中的一個重要分支，在各個領域有著廣泛的應用，如市場營銷、銷售預測、醫療診斷、推薦系統等。關聯規則挖掘算法的核心思想是發現數據集中的頻繁項集，然后利用頻繁項集生成關聯規則，并從中挖掘出隱含的關聯關系。隨著數據量的快速增長，傳統的串行算法已經無法滿足大規模數據的挖掘需求。而GPU并行計算具有并行度高、計算速度快、能耗低等優勢，已成為處理大規模數據的重要手段。因此，本課題將探討基于GPU的關聯規則挖掘算法，旨在提高算法的效率，加速數據挖掘過程。二、研究目標和內容本課題的研究目標是設計并實現一種基于GPU的關聯規則挖掘算法，在保持算法準確性的前提下提高算法的運行效率。具體內容包括：1.對關聯規則挖掘算法進行分析和研究，了解其基本原理和特點。2.實現串行關聯規則挖掘算法，并測試算法的效率和準確性。3.基于CUDA平臺，設計并實現GPU并行關聯規則挖掘算法。4.測試GPU并行算法的效率和準確性，與串行算法進行對比分析。三、研究方法本課題采用以下研究方法：1.文獻研究法：對關聯規則挖掘算法相關文獻進行深入研究，了解其基本原理和常見的串行實現方式。2.實驗研究法：采用Python等編程語言實現串行關聯規則挖掘算法，并在不同數據集上進行測試和分析，以驗證算法的準確性和效率。3.并行計算法：利用CUDA平臺設計GPU并行算法，并在多個GPU設備上進行測試，評估并行算法的性能優化效果。四、預期成果本課題的預期成果主要包括以下方面：1.對關聯規則挖掘算法進行深入研究和分析，包括算法的基本原理、特點和常見實現方式。2.實現串行關聯規則挖掘算法，測試算法的效率和準確性。3.設計并實現基于CUDA平臺的GPU并行關聯規則挖掘算法，測試其效率和準確性，并與串行算法進行對比研究。4.掌握CUDA平臺上并行計算的基本原理和方法。5.通過本課題的研究，提高對數據挖掘算法和GPU并行計算的理解和應用能力。五、進度安排本課題的進度安排如下：1.3月：確定課題，完成選題報告，深入研究關聯規則挖掘算法。2.4月：實現串行關聯規則挖掘算法，并進行測試和分析。3.5月：深入研究CUDA平臺上的并行計算原理和方法，設計GPU并行關聯規則挖掘算法的并行流程。4.6月：完成GPU并行關聯規則挖掘算法的初步實現，并進行測試和優化。5.7月：完善

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