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基于分布式全局频繁项集挖掘算法的研究.pdf
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Apriori算法是解决频繁项集挖掘最常用的算法之一,但多轮迭代扫描完整数据集的计算方式,严重影响算法效率且难以并行化处理。随着数据规模的持续增大,这一问题日益严重。针对这一问题,提出了一种基于项编码和Spark计算框架的Apriori并行化处理方法——IEBDA算法,利用项编码完整保存项集信息,在不重复扫描完整数据集的情况下完成频繁项集挖掘,同时利用Spark的广播变量实现并行化处理。与其他分布
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利用元学习技术提出了一种分布式挖掘频繁闭合模式算法;为适应不同的分布式环境,还给出了该算法的一个变种;最后通过实验讨论了不同分布式下选取算法的策略。算法具有挖掘效率高、通信量少、可靠性高的特点,适合...
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基于格的快速频繁项集挖掘算法,毛建旭,毛建频,FP-growth算法是目前较高效的频繁项集挖掘算法之一,但用于挖掘大型数据库却不能获得较高的效率。深入分析了造成低效的原因,提出一
论文研究-基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集.pdf
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提出了基于频繁项集的最大频繁项集(BFI-DMFI)和频繁闭项集挖掘算法(BFI-DCFI)。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。
基于频繁项集挖掘算法的改进与研究 (2012年)
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的24倍。
分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法 (2011年)
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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
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分布式全局最大频繁项集挖掘算法 (2012年)
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提出一种分布式全局最大频繁项集挖掘算法(DMFI),该算法含局部挖掘与全局挖掘2个阶段。提出一个基于FP-tree的改进频繁模式树(IFP-tree)来存储数据信息。在局部挖掘阶段,先在各站点上分别建立该模式树,并使用有序方式存储频繁项目,然后,通过对各局部数据库的扫描,挖掘出局部最大频繁项集。在全局挖掘阶段,利用各局部数据库生成的最大频繁项集以及利用组通信播报消息的方式,从而挖掘出全局最大频繁项
改进的频繁项集挖掘算法关键技术研究
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为解决在挖掘频繁项集时由忽略项目间重要性差异以及最小支持度频繁变动而导致的挖掘效率低以及利用率低。通过关系矩阵解决数据体量大造成的挖掘效率低的问题;通过加权规则解决不同业务项目间重要性差异问题;通过动态树解决最小支持度变动频繁的问题。本文创新性提出加权矩阵动态树算法WMDT。实验结果表明,WMDT算法较以往算法,精准度和挖掘效率有显著提高同时受最小支持度变动影响较小,是一个高效的频繁项集挖掘算法
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随着当今信息技术的高速发展,人们日常生产生活中产生的数据量呈现出爆 发式增长。因此,对于海量数据集的处理已成为数据挖掘技术的主要挑战。而如 何能以高性价比的方式挖掘到有价值的信息是目前数据挖掘研究的新课题。 GPu通用计算技术的R益成熟为数据挖掘技术的发展注入了新的动力。 GPU通过与CPu截然不同的发展路线,由当初的专用图形处理器一步步走进今 天的通用计算领域,并且正在向传统架构的超级计算机发起
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