基于Kademlia的下关联规则挖掘算法研究

• 作者: 周娅 郭鸿 黄桂敏
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式关联规则挖掘 对等网络 Kademlia Apriori算法 频繁项集阈值
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 221-223,323
• 分类号: TP311
• 字数: 3614字
• 语种: 中文

摘要

在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法.该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规则挖掘时产生的中间候选项集的数量,降低算法复杂度,提高算法执行效率,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄桂敏	桂林电子科技大学计算机与控制学院	29	116	6.0	9.0
2	周娅	桂林电子科技大学计算机与控制学院	90	540	11.0	19.0
3	郭鸿	桂林电子科技大学计算机与控制学院	3	22	3.0	3.0