并行算法和并行计算机对于处理在数据分析和数据挖掘中非常大的数据提供了一个非常有效的方法。对于许多企业来说，不可或缺的是大数据分析和处理的并行算法设计。事实上，很多顺序算法是在并行算法的基础上改进的。
猪皮怎么吃概念格在数据分析、数据挖掘、机器学习、信息检索等都是一个很有效的工具。概念以及概念格的生成是形式概念分析的基本任务。根据生成概念和概念格的背景人们提出了一些算法，比如：Bordat算法、Ganter算法、Chein算法、Norris算法、四月间事Godin当爱降临>健身房英文算法以及Nourine算法等等。通过对这些算法的试验比较可以说明，NextClosure在处理大量密集数据中是最好的算法之一。但问题是，它在处理庞大的数据时仍然需要非常高的时间成本。避免这个问题的一种方法是设计并行格的算法。在本文中，我们提出了一种新的基于并行格算法- ParallelNextClosure算法（并行造格算法）。面筋怎么炒好吃简单
ParallelNextClosure是基于分解搜索空间而生成的概念。它不同于其他现有的分解算法。现有的分解算法是使用背景分解方法来生成概念格，而这种背景分解法能够建立许多重叠的搜索子空间。ParallelNextClosure微风中分解算法采用了一种新的方法，通过产生不同的非重叠的搜索子空间来分解搜索空间。它也不同于ParGal算法happiness。我们的算法是基于NextClosure算法。异形契约迅雷下载
如果在每个分区中至少存在一个概念，它就可以在不同的分区分解搜索空间。每个分区是独立的，而且与其他分区只能共享相同的数据源。我们可以使用一个处理器为每个分区独立地生成概念。
