该论文提出了一种基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法优化方法。针对传统算法在大规模数据集上的性能瓶颈，作者设计了高效的并行策略，利用分布式系统提升计算效率。通过合理的任务分配与协调机制，有效减少了通信开销和计算冗余，提高了算法的可扩展性和运行速度。该研究为大数据分析中的频繁模式挖掘提供了新的思路和技术支持。
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