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分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法  
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【英文篇名】 Algorithm of updating mining for distributed global maximal frequent itemsets
【下载频次】 ★★☆
【作者】 杨君锐; 杨莉;
【英文作者】 Yang Junrui Yang Li(College of Computer Science and Technology; Xi′an University of Science and Technology; Xi′an 710054; China);
【作者单位】 西安科技大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2011年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据挖掘; 分布式数据集; 数据存储; 最大频繁项集; 更新挖掘;
【英文关键词】 data mining; distributed database; data storage units; maximal frequent itemsets; updating mining;
【摘要】 提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法(UDMFI),用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树(HFP-Tree)来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.
【英文摘要】 A UDMFI(updating for distributed maximal frequent itemsets) algorithm was introduced under distributed database of data horizontal distribution.It considered the updating mining of global maximal frequent itemsets when minimum support measure threshold was adjusted dynamically.The proposed frequent pattern tree(HFP-Tree,head of frequent pattern tree) with header table stored the data.When the minimum support measure threshold was changed into a small or large one,some of original maximal frequent itemsets h...
【基金】 陕西省自然科学基金资助项目(2009JM7007)
【更新日期】 2012-01-04
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 关联规则挖掘自诞生以来,人们已从多方面对其进行了研究[1-10].其中:CD[1]和DMA[2]等是针对全局频繁项集的挖掘算法;MGMF[3]和FMGMFI[4]等是针对全局最大频繁项集的挖掘算法;而FIUA1[5],IMFI[6],FUMFIA[7]和UMFPA[8]等是针对(最大)频繁项集更新的挖掘算法,但它们均局限于单机环

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