基于改进Eclat算法的资源池节点异常模式挖掘

• 作者: 周帆 张凤荔 王馨云 耿贞伟 陈学勤 高强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模式异常挖掘 关联规则 资源池 i-Eclat算法 云计算
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 333-338
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.02.003

摘要

云计算环境中,资源池节点异常模式挖掘对于快速诊断节点状态具有重要作用.针对云环境下计算资源池、存储资源池、网络资源池节点数据特征,对资源池节点状态信息进行预处理,利用关联规则算法挖掘资源池节点参数状态信息之间的关联关系,如高位—高位和低位—高位模式等.提出了一种基于限制属性连接并具有垂直数据格式的关联规则算法i-Eclat算法.i-Eclat算法通过转换资源池节点状态数据格式、建立非频繁2-项集以减少连接次数,并构建信息存储结构体来限制冗余属性连接.实验表明,所提出的方法可以有效发现云计算资源池节点之间的隐藏关系;同时,i-Eclat比经典算法计算性能更优,特另别是针对较大数据集的处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凤荔	电子科技大学信息与软件工程学院	76	816	13.0	26.0
2	耿贞伟	云南电网有限责任公司信息中心	23	44	3.0	5.0
3	高强	电子科技大学信息与软件工程学院	9	124	3.0	9.0
4	周帆	电子科技大学信息与软件工程学院	11	235	6.0	11.0
5	王馨云	电子科技大学信息与软件工程学院	4	9	2.0	2.0
6	陈学勤	电子科技大学信息与软件工程学院	6	9	2.0	2.0