本文關(guān)鍵詞：多核處理器上的頻繁圖挖掘方法　出處：《計算機(jī)研究與發(fā)展》2015年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 頻繁圖挖掘 多核處理器 緩存 并行技術(shù) 深度優(yōu)先遍歷

【摘要】：多核處理器已經(jīng)成為現(xiàn)代處理器的主流體系結(jié)構(gòu),頻繁圖挖掘(frequent graph mining)是一個具有很多應(yīng)用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題,充分利用多核處理器的能力加速頻繁圖挖掘過程具有研究意義和實(shí)用價值.提出一種基于深度優(yōu)先遍歷的并行挖掘模式,使用任務(wù)池維護(hù)工作負(fù)載,提高數(shù)據(jù)的時間局部性并減少大量的內(nèi)存使用;設(shè)計緩存敏感的點(diǎn)邊數(shù)組,連續(xù)排列線程的記錄數(shù)據(jù),減少原始圖的數(shù)據(jù)量,降低緩存缺失率;為了減少鎖的競爭,使用靈活的任務(wù)獲取方法尋找工作任務(wù),采用內(nèi)存管理隊(duì)列降低頻繁的內(nèi)存分配釋放開銷.在模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)研究和性能分析,結(jié)果表明提出的技術(shù)能夠有效減少內(nèi)存占用并降低緩存缺失,在具有12個核心的機(jī)器上可以達(dá)到10倍的加速比.
[Abstract]:The multi-core processor architecture has become the mainstream of modern processors, frequent graph mining (frequent graph mining) is a research hotspot in the field of application has many problems, the ability to make full use of multi-core processors to accelerate frequent graph mining process has research significance and practical value. Based on the depth first traversal of the parallel data mining model, task the pool maintenance work load, improve data locality and reduce the amount of time the memory cache design; sensitive point boundary array, consecutive record data of the thread, reducing the original map data, reduce the cache miss rate; in order to reduce the lock competition, using flexible task acquisition method in search of work tasks, the use of memory the queue management reduces the memory allocation overhead. Frequent release in simulated and real data analyses and experimental research of node in detail. The results show that the proposed technology can effectively reduce memory footprint and reduce cache loss, and can reach a speed ratio of 10 times on the 12 core machines.

【作者單位】： 北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61402041,41301402)
【分類號】：TP332
【正文快照】： 頻繁圖挖掘(frequent graph mining)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個基本問題,目的是要找到在圖集合中頻繁出現(xiàn)(支持度大于閾值)的子圖,廣泛應(yīng)用在化學(xué)生物、社交網(wǎng)絡(luò)、計算機(jī)視覺、金融交易等方面.例如在化學(xué)生物領(lǐng)域,圖自然可以用來表示分子結(jié)構(gòu),圖的頂點(diǎn)表示原子,邊代表化學(xué)鍵,通過挖

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本文編號：1372452