大数据环境下关联规则并行分层挖掘算法研究

• 作者: 刘宗成 张忠林 田苗凤
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 划分 关联规则 并行分层挖掘 高效性
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 286-289
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 4925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.1.061

摘要

为满足大数据实时处理的需求,提出了一种基于划分的关联规则并行分层挖掘算法(Parallel Hierarchical Association Rule Mining,PHARM).首先,将整个数据库D随机分割成若干个非重叠区域,并行挖掘出局部频繁项集;然后利用先验性质,连接局部频繁项集得全局候选项集;再次扫描D统计出每个候选项集的实际支持度,以确定全局频繁项集.最后,建模分析了该算法的高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠林	兰州交通大学电子与信息工程学院	81	483	12.0	18.0
2	田苗凤	兰州交通大学电子与信息工程学院	2	47	2.0	2.0
3	刘宗成	兰州交通大学电子与信息工程学院	2	47	2.0	2.0