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Desbordante
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新的并行算法 ParMaxFEM 加速频繁事件挖掘
研究人员开发了一种名为 ParMaxFEM 的新并行算法，用于最大频繁事件挖掘，改进了现有的 MaxFEM 算法。这种增强的算法是用 C++ 实现的，并集成到开源数据分析器 Desbordante 中。实验表明，ParMaxFEM 提供了显著的加速，并行化版本在 8 核上的性能比基线提高了 35 倍。
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新算法加速大型数据集中的条件依赖发现
一种名为 ParCFDFinder 的新算法，已集成到 Desbordante 数据分析器中，显著增强了条件函数依赖（CFDs）的发现能力。这款开源工具采用 C++ 编写，并提供 Python 接口，与先前的方法相比，速度提升高达 318 倍，内存使用量减少高达 23 倍。这些改进使得在大型数据集上高效发现 CFDs 成为可能，从而使复杂的数据质量任务和洞察提取更加便捷。