Uma Estratégia Eficiente para Balanceamento de Carga em Algoritmos de Mineração de Conjuntos Freqüentes

  • Fernando Mourão UFMG
  • Luciano Lanna UFMG
  • Adriano Veloso UFMG
  • Wagner Meira Jr. UFMG
  • Renato Ferreira UFMG
  • Dorgival Guedes UFMG

Resumo


Mineração de dados compreende um conjunto de técnicas para extração automática de informações a partir de grandes bases de dados, atividade cada vez mais fundamental tendo em visto o acúmulo contínuo e crescente de dados e uma carência crescente de extrair informações úteis a partir desses dados. Uma estratégia comum para atender essa demanda é a paralelização dos algoritmos, os quais, tendo em vista a natureza irregular de muitas das técnicas de mineração de dados, tendem a apresentar significativo desbalanceamento de carga. Neste artigo avaliamos algumas estratégias de balanceamento de carga para algoritmos paralelos de mineração de dados e discutimos os compromissos entre balanceamento estático e dinâmico. Também propomos e avaliamos uma nova técnica de balanceamento de carga que leva em consideração as peculiaridades da classe de algoritmos e que se mostrou mais eficiente que as outras técnicas discutidas, a despeito das características das bases de dados sendo mineradas.

Referências

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Publicado
17/10/2006
MOURÃO, Fernando; LANNA, Luciano; VELOSO, Adriano; MEIRA JR., Wagner; FERREIRA, Renato; GUEDES, Dorgival. Uma Estratégia Eficiente para Balanceamento de Carga em Algoritmos de Mineração de Conjuntos Freqüentes. In: SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD), 7. , 2006, Ouro Preto. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2006 . p. 57-64. DOI: https://doi.org/10.5753/wscad.2006.18947.