序列模式挖掘主要研究如何从大规模数据库中寻找具有时空序列特征的频繁模式。由于在海量数据库中进行序列模式挖掘是项耗时的工作,因此利用并行计算技术来加快挖掘速度是一个有效的解决方法。对并行序列模式挖掘算法的研究表明,诸如多计算单元之间的负载均衡问题、通信问题、空间搜索策略问题等,是研制高效并行序列模式挖掘算法的关键。本文针对这些关键问题展开研究,主要研究工作如下:(1)详细分析了现有并行序列模式挖掘算法的设计思想,指出影响并行序列模式挖掘算法效率的关键问题在于提供有效的负载均衡策略、通讯策略和空间搜索策略等,分析了现有算法在解决这些问题上存在的不足。(2)针对共享存储的并行计算环境,建议利用动态任务分配机制来解决负载均衡问题,基于局部并行剪枝技术来设计空间搜索策略,基于任务并行的计算模型来设计序列模式挖掘算法,据此设计了一种基于SMP系统的并行序列模式挖掘算法PFSPAN。理论分析和实验结果表明,PFSPAN算法能够有效地进行序列模式挖掘。(3)针对分布存储的机群并行计算环境,提出利用任务并行和数据并行相结合的方式来设计并行序列模式挖掘算法,采用基于前缀树传送的通讯方法,静态与动态任务分配机制相结合的负载均衡方法,基于先全局剪枝后项序扩展剪枝的两步剪枝空间搜索方法,据此设计了一种基于机群系统的并行分布式序列模式挖掘算法FPMSP,并对算法作理论分析和实验验证。