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

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.