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摘要:
频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的核心,其直接影响了频繁项集的产生效率。针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项集时存在的内存和计算资源不足等问题,文中设计了通过分布式倒排索引实现频繁项集挖掘的DiiEclat算法。倒排索引等同于将数据垂直分布,按事务编号的不同将倒排索引分布式地存储在不同的索引节点上,每个节点上的事务分别做交集,最后由检索代理合并交集结果。在 chess、mushroom、T40I10D100K 和 T10I4D100K 数据集上,对 DiiEclat、Eclat、Diffset等算法进行了实验对比。结果表明,给出的DiiEclat算法通过事务集合垂直划分和并行计算,解决了数据挖掘过程中求交集运算效率低下和内存不足等问题,算法高效、可扩展。
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文献信息
篇名 基于分布式倒排索引的频繁项集挖掘
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 Eclat算法 频繁项集 倒排索引 并行计算
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 101-104
页数 4页 分类号 TP311
字数 3766字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.03.024
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 郑彦 南京邮电大学计算机学院 27 121 7.0 9.0
2 李雪迪 南京邮电大学计算机学院 1 4 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Eclat算法
频繁项集
倒排索引
并行计算
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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