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基于传感器网络的关联规则挖掘算法研究  
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【英文篇名】 Research on association rules mining arithmetic based on sensor networks
【下载频次】 ★★★★
【作者】 骆盈盈; 陈川; 毛云芳;
【英文作者】 LUO Ying-ying; CHEN Chuan; MAO Yun-fang(School of Computer Science; Changsha University of Science and Technology; Changsha 410076; China);
【作者单位】 长沙理工大学计算机学院; 长沙理工大学计算机学院 湖南长沙; 湖南长沙;
【文献出处】 计算机工程与设计 , Computer Engineering and Design, 编辑部邮箱 2007年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 传感器网络; 数据挖掘; 数据流; 关联规则; 频繁项集;
【英文关键词】 sensor networks; data mining; data stream; association rules; frequent itemset;
【摘要】 现有的传感器网络数据处理系统只能向用户提供简单的查询操作,如何高效地处理传感器网络的海量数据流,从中获取有用的知识成为新的挑战。提出一种基于传感器网络特性的分布式关联规则挖掘算法,采用树型通信结构,各个传感器通过改进的单一数据流频繁项集挖掘算法找出本地的局部频繁项集,并逐层上传、合并,最后由sink节点将所有子节点的局部频繁项集合并成全局的频繁项集,并产生相应的关联规则。实验证明该算法占用较少的计算时间和内存。
【英文摘要】 Existing data processing system of sensor networks provide with simply query only,how to process the large data streams in sensor networks efficiently and how to find interesting knowledge in these streams become new challenge.An algorithm of mining as-sociation rules in distributed data streams of sensor networks are developed.Adopt tree-type communicate structure,each sensor finds local frequent itemset by improving frequent itemset mining arithmetic in single data stream,transmits and combines,at last co...
【更新日期】 2007-05-18
【分类号】 TP311.13;TP212.9
【正文快照】 0引言挖掘关联规则是数据挖掘的重要研究领域。目前,人们己经提出了很多关联规则挖掘算法[1,2],但这些算法大都需要多遍扫描数据库I,/O时间复杂性很高。在数据流环境中,只允许对数据进行一遍扫描,并且在传感器网络中,数据是以分布式的数据流方式存在。文章基于传感器网络特性,?

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