换一批摘要对比序列模式(distinguishing sequential pattern, DSP)指在目标类序列集合中频繁出现,而在非目标类序列集合中不频繁出现的序列.对比序列模式能够描述2个序列集合间的差异,有着广泛的应用,例如:构建序列分类器,识别DNA序列的生物特征,特定人群行为分析.与挖掘满足支持度阈值要求的对比序列模式相比,挖掘对比度top-k对比序列模式能避免用户设置不恰当的支持度阈值.因而,更易于用户使用.但是现有的top-k对比序列模式挖掘算法难以处理大规模序列数据.对此,设计了一种基于Spark的top-k对比序列模式并行挖掘算法,称为SP-kDSP-Miner.此外,为了提高SP-kDSP-Miner的效率,针对Spark结构的特点,设计了候选模式生成策略和若干剪枝策略,以及候选模式对比度的并行计算方法.通过在真实数据集与合成数据集上的实验,验证了SP-kDSP-Miner的有效性、执行效率和可扩展性.
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