快速挖掘全局频繁项目集

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：A58400794

【摘要】

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分布式环境中,全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架,须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集,且通过

【作者】

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杨明孙志挥吉根林

【机构】

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东南大学计算机科学与工程系

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2003年4期

【关键词】

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数据挖掘全局频繁项目集频繁模式树快速挖掘算法布尔型关联规则数据库 APRIORI算法 data mining distributed databas

【基金项目】

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国家自然科学基金

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分布式环境中,全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架,须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集,且通过传送局部频繁项目集求全局频繁项目集的网络通信代价高.为此,提出了一种分布数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法--FMAGF.FMAGF算法采用传送条件频繁模式树或条件模式基来挖掘全局频繁项目集,可有效地减小网络通信量,提高全局频繁项目集挖掘效率. 理论分析和实验结果表明提出的算法是有效可行的.

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