原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
频繁项集挖掘是关联规则挖掘的核心内容,提出了一种挖掘最大频繁项集的并行算法CDTR.它对CD (counting distribution)算法进行了改进,根据一种新的分布式共享内存环境下面向视图并行编程思想,将数据库划分成视图.为了实现动态任务分配,对数据库进行了预处理.实验结果显示CDTR能够高效地生成最大频繁项集,大大提高了分布式共享内存系统的效率.
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挖掘算法
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大数据
频繁项集
MapReduce
增量更新
频繁项超度量树
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于VOPP并行编程环境的最大频繁项集生成方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 分布式共享内存系统 面向视图并行编程 关联规则 最大频繁项集
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1305-1307
页数 3页 分类号 TP338.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.04.030
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 孙济洲 天津大学计算机科学与技术学院 157 1707 21.0 34.0
2 郑晓艳 天津大学计算机科学与技术学院 6 31 3.0 5.0
6 石连栓 天津工程师范学院计算机系 12 547 3.0 12.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
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同被引文献  (0)
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1995(1)
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1996(2)
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2009(0)
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研究主题发展历程
节点文献
分布式共享内存系统
面向视图并行编程
关联规则
最大频繁项集
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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