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带负项值的on-shelf效用项集并行挖掘算法  
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【英文篇名】 A Parallel Algorithm for Mining on-shelf Utility Itemset with Negative Item Values
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【作者】 陈丽娟; 谢伙生;
【英文作者】 CHEN Li-juan; XIE Huo-sheng; College of Mathematics and Computer Science; Fuzhou University;
【作者单位】 福州大学数学与计算机科学学院;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 效用项集挖掘; on-shelf时间段; MapReduce; 负项值;
【英文关键词】 utility itemset mining; on-shelf time periods; MapReduce; negative item values;
【摘要】 为了提高带负项值的on-shelf效用项集挖掘算法的挖掘效率,提出带负项值的on-shelf效用项集并行挖掘算法DTP-Houn,算法基于MapReduce框架,充分利用其on-shelf时间段因素,将原始事务数据库按照时间段进行分片。算法将挖掘过程转化为MapReduce工作,Map阶段在分片数据库中挖掘候选项集,Reduce阶段并行计算候选项集的on-shelf效用值。实验结果表明,算法取得了较高的挖掘效率。
【英文摘要】 In order to improve the mining efficiency of the on-shelf utility itemset mining algorithms with negative item values,the paper proposed a parallel algorithm for mining on-shelf utility itemset with negative item values named DTP-Houn(distributed TPHoun algorithm). Based on MapReduce,the algorithm divides the database according to the on-shelf time periods. The algorithm transforms the mining work into MapReduce job,the Map phase to mine candidates in database fragments,and the Reduce phase to calculate the...
【基金】 福建省自然科学基金资助项目(2014J01229)
【更新日期】 2018-05-02
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 0引言近年来,高效用项集挖掘已成为数据挖掘领域的热门研究问题,高效用模式挖掘中每个事务中的项都有对应的内部效用值(如数量),每个项都有外部效用值作为兴趣度度量(如利润)。传统的高效用项集挖掘[1-4]是在外部效用值为正的情况进行挖掘的,但现实生活中存在外部效用值为负的?

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