傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索算法FP-Growth算法存在效率低下、內(nèi)存溢出等問題,據(jù)此提出了一個(gè)改進(jìn)的FP-Growth算法.首先將數(shù)據(jù)集平均分塊,以并行的方式構(gòu)建FP-Tree樹,以減少內(nèi)存負(fù)擔(dān),再以粒子群算法優(yōu)化FP-Growth的FP-Tree樹迭代過程,并優(yōu)化并發(fā)過程.經(jīng)驗(yàn)證,改進(jìn)后的算法能提高內(nèi)存的使用率與算法的運(yùn)行效率.
【部分圖文】：

FP-Growth算法構(gòu)造FP-tree來存儲(chǔ)項(xiàng)的頻次, 每個(gè)項(xiàng)以路徑的方式存儲(chǔ)在FP-tree中. FP-tree在構(gòu)建的過程中刪除小于最小支持度(最小項(xiàng)出現(xiàn)頻次)的項(xiàng), 留下出現(xiàn)頻次較高的項(xiàng). 與其它樹形結(jié)構(gòu)不同, FP-Growth的項(xiàng)可以在一個(gè)FP-tree中出現(xiàn)多次. 一個(gè)FP-tree中的項(xiàng)只有在項(xiàng)-頻次完全不同的時(shí)候, 才會(huì)分枝. FP-tree節(jié)點(diǎn)表示為一個(gè)項(xiàng)及其在序列中出現(xiàn)的頻次, 路徑表示該序列出現(xiàn)的次數(shù). 越靠近根節(jié)點(diǎn)的項(xiàng), 其頻次越高. 一個(gè)FP-tree通過鏈接來連接相似的項(xiàng), 類似于一個(gè)鏈表. 一個(gè)FP-tree示例圖如圖2所示.圖2 一個(gè)FP-tree示例圖

一個(gè)FP-tree示例圖

第二步, 將病歷數(shù)據(jù)集平均分為n塊, 減少載入內(nèi)存的負(fù)擔(dān), 做并發(fā)處理之用;第三步, 并發(fā)處理的模塊i中, 包含完整的基因數(shù)據(jù)集與 1 n 疾病文本數(shù)據(jù)集, 在模塊i的處理過程中, 完成FP-Growth算法的基本數(shù)據(jù)掃描操作;
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2887757