基于并行PSO的最大容错块挖掘算法

• 作者: 张红梅 齐东升
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大容错块 容错频繁项集 项支持度 粒子群算法 Spark
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.6
• 字数: 6039字
• 语种: 中文

摘要

针对现有的最大容错块挖掘算法受容错度影响较大,在大型事务数据库和稀疏数据库性能不佳的情况,提出了基于并行PSO的最大容错块挖掘算法.通过删除小于最小支持度的项提高数据库的密度,利用高斯扰动优化的PSO算法结合Spark框架对目标数据库进行最大容错块挖掘.实验结果表明,多组不同规模数据集实验结果均优于利用整数线性规划设计的最大容错块挖掘算法,对于同一数据库算法效率不会受容错度的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红梅	桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室	52	203	7.0	11.0
2	齐东升	桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室	1	0	0.0	0.0