I. Khai phá đồ thị con thường xuyên
Khai phá đồ thị con thường xuyên là một nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực khai thác dữ liệu có cấu trúc. Đồ thị con thường xuyên được định nghĩa là các đồ thị con xuất hiện thường xuyên trong một tập dữ liệu đồ thị lớn. Việc phát hiện các đồ thị con thường xuyên giúp phân loại, phân nhóm và xây dựng các chỉ số đồ thị, đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như hóa học, sinh học và mạng xã hội. Các thuật toán như gSpan, FFSM, và FSG đã được phát triển để giải quyết vấn đề này, nhưng chúng thường gặp hạn chế về hiệu suất khi xử lý dữ liệu lớn.
1.1. Đồ thị con đẳng cấu
Đồ thị con đẳng cấu là một khái niệm cơ bản trong phân tích đồ thị. Một đồ thị được coi là đồ thị con đẳng cấu của một đồ thị khác nếu tồn tại một ánh xạ song ánh giữa các đỉnh và cạnh của chúng. Việc xác định đồ thị con đẳng cấu có độ phức tạp tính toán cao, thuộc lớp NP-complete, đòi hỏi các thuật toán tối ưu hóa để xử lý hiệu quả.
1.2. Đồ thị con thường xuyên
Đồ thị con thường xuyên được xác định dựa trên ngưỡng hỗ trợ tối thiểu (minsup). Một đồ thị con được coi là thường xuyên nếu nó xuất hiện trong một tỷ lệ nhất định của các đồ thị trong tập dữ liệu. Việc phát hiện các đồ thị con thường xuyên đóng vai trò quan trọng trong việc khám phá các mẫu dữ liệu hữu ích, đặc biệt trong các bộ dữ liệu có cấu trúc phức tạp.
II. Mô hình MapReduce và xử lý dữ liệu lớn
Mô hình MapReduce là một giải pháp mạnh mẽ để xử lý dữ liệu lớn, đặc biệt trong các hệ thống phân tán. Mô hình này chia nhỏ dữ liệu và công việc thành các phần nhỏ hơn, thực hiện song song trên nhiều máy tính. Hadoop, một nền tảng mã nguồn mở, là một trong những công cụ phổ biến nhất để triển khai mô hình MapReduce. Nó cho phép xử lý hiệu quả các tập dữ liệu khổng lồ, đặc biệt trong các ứng dụng như tìm kiếm web và phân tích dữ liệu.
2.1. Kiến trúc Hadoop
Hadoop bao gồm hai thành phần chính: HDFS (Hadoop Distributed File System) và MapReduce. HDFS là hệ thống lưu trữ phân tán, cho phép lưu trữ và truy cập dữ liệu trên nhiều máy tính. MapReduce là mô hình lập trình giúp xử lý dữ liệu song song. Kiến trúc này cho phép Hadoop xử lý hiệu quả các bài toán lớn, đặc biệt trong các hệ thống phân tán.
2.2. Ứng dụng MapReduce trong khai phá đồ thị
MapReduce đã được áp dụng để cải tiến các thuật toán khai phá đồ thị con thường xuyên. Bằng cách chia nhỏ dữ liệu và thực hiện song song, MapReduce giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thời gian tính toán. Các thuật toán như FSM-H đã được phát triển để khai thác đồ thị con thường xuyên trên nền tảng Hadoop, mang lại hiệu quả cao trong việc xử lý dữ liệu lớn.
III. Thuật toán và thực nghiệm
Các thuật toán khai phá đồ thị con thường xuyên như gSpan, FFSM, và FSG đã được nghiên cứu và cải tiến để phù hợp với mô hình MapReduce. Việc thực nghiệm trên nền tảng Hadoop cho thấy sự cải thiện đáng kể về tốc độ xử lý, đặc biệt với các tập dữ liệu lớn. Các kết quả thực nghiệm cũng chỉ ra rằng việc áp dụng MapReduce giúp giảm thời gian tính toán và tăng hiệu suất của các thuật toán.
3.1. So sánh các thuật toán
Các thuật toán gSpan, FFSM, và FSG được so sánh về hiệu suất và độ phức tạp. gSpan và FFSM sử dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều sâu, trong khi FSG sử dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều rộng. Kết quả cho thấy các thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu thường hiệu quả hơn trong việc giảm số lượng đồ thị ứng viên và tiết kiệm bộ nhớ.
3.2. Kết quả thực nghiệm
Thực nghiệm trên các bộ dữ liệu lớn cho thấy FSM-H, một thuật toán khai phá đồ thị con thường xuyên trên Hadoop, đạt hiệu suất cao hơn so với các thuật toán truyền thống. Kết quả cũng chỉ ra rằng việc sử dụng MapReduce giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thời gian tính toán, đặc biệt với các tập dữ liệu có kích thước lớn.
