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摘要:
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的.
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文献信息
篇名 快速挖掘全局最大频繁项目集
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 分布式数据库 数据挖掘 频繁模式树 全局最大频繁项目集
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 553-560
页数 8页 分类号 TP311
字数 6007字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙志挥 东南大学计算机科学与工程系 148 3968 33.0 58.0
2 杨明 东南大学计算机科学与工程系 166 2616 23.0 45.0
3 鞠时光 江苏大学计算机科学与通信工程学院 159 1685 21.0 34.0
4 陆介平 东南大学计算机科学与工程系 12 407 10.0 12.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
分布式数据库
数据挖掘
频繁模式树
全局最大频繁项目集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导