模糊关联规则的并行挖掘算法

• 作者: 康达周 徐宝文 邹晓峰 陆建江
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 数量型属性 模糊聚类 关联规则 并行
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 165-170
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2005.02.001

摘要

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宝文	东南大学计算机科学与工程系	118	3034	31.0	51.0
5	康达周	东南大学计算机科学与工程系	10	108	5.0	10.0
6	邹晓峰	解放军理工大学通信工程学院	8	139	5.0	8.0
7	陆建江	东南大学计算机科学与工程系	23	356	11.0	18.0