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摘要:
针对FP-Growth算法面临大规模数据库时空效率不高的问题,提出一种面向计算机集群的并行算法.采用投影方法直接寻找频繁项的条件数据库,将挖掘条件数据库的工作分化成若干独立的子任务,分配到集群中的节点上并行实现,由中央节点汇总结果并输出.结果证明,该算法不仅能够提高计算速度,解决数据库规模过大时内存溢出的情况,且具有良好的延展性.
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文献信息
篇名 集群系统中的FP-Growth并行算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 FP-Growth算法 计算机集群 并行算法
年,卷(期) 2009,(20) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 71-72,75
页数 3页 分类号 TP311.13
字数 2571字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.20.024
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 陈敏 北京科技大学经济管理学院 10 88 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
FP-Growth算法
计算机集群
并行算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
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