傳統(tǒng)的醫(yī)學文獻檢索算法FP-Growth算法存在效率低下、內存溢出等問題,據此提出了一個改進的FP-Growth算法.首先將數據集平均分塊,以并行的方式構建FP-Tree樹,以減少內存負擔,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.經驗證,改進后的算法能提高內存的使用率與算法的運行效率.
【部分圖文】：

FP-Growth算法構造FP-tree來存儲項的頻次, 每個項以路徑的方式存儲在FP-tree中. FP-tree在構建的過程中刪除小于最小支持度(最小項出現(xiàn)頻次)的項, 留下出現(xiàn)頻次較高的項. 與其它樹形結構不同, FP-Growth的項可以在一個FP-tree中出現(xiàn)多次. 一個FP-tree中的項只有在項-頻次完全不同的時候, 才會分枝. FP-tree節(jié)點表示為一個項及其在序列中出現(xiàn)的頻次, 路徑表示該序列出現(xiàn)的次數. 越靠近根節(jié)點的項, 其頻次越高. 一個FP-tree通過鏈接來連接相似的項, 類似于一個鏈表. 一個FP-tree示例圖如圖2所示.圖2 一個FP-tree示例圖

一個FP-tree示例圖

第二步, 將病歷數據集平均分為n塊, 減少載入內存的負擔, 做并發(fā)處理之用;第三步, 并發(fā)處理的模塊i中, 包含完整的基因數據集與 1 n 疾病文本數據集, 在模塊i的處理過程中, 完成FP-Growth算法的基本數據掃描操作;
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