Resumen

La minería de conjuntos de elementos borrables (EI) es un campo atractivo en la minería de patrones frecuentes, una herramienta ampliamente utilizada en sistemas de soporte a decisiones, que se propuso para analizar y resolver problemas económicos. Se han propuesto muchos enfoques recientemente, pero la complejidad del problema es alta, lo que conduce a un consumo de tiempo y a la necesidad de grandes recursos del sistema. Por lo tanto, este estudio propone un método efectivo para la minería de EI basado en procesadores multinúcleo (pMEI) para mejorar el rendimiento del sistema en cuanto al tiempo de ejecución y lograr una mejor experiencia del usuario. Este método también resuelve algunas limitaciones de los enfoques de cómputo paralelo en comunicación, transferencias de datos y sincronización. También se utiliza un mecanismo dinámico para resolver el problema del equilibrio de carga entre procesadores. Comparamos el tiempo de ejecución y el uso de memoria de pMEI con otros métodos para la minería de EI para demostrar la efectividad del algoritmo propuesto. Los experiment

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Minería; Conjunto de elementos borrables; Minería de patrones frecuentes; Sistemas de apoyo a la decisión; Procesadores multinúcleo; Tiempo de ejecución
• Keywords:Mining; Erasable itemset; Frequent pattern mining; Decision support systems; Multicore processors; Execution time