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作者：

刊名：计算机应用研究

发表时间：2014-02-01

摘要:

对现有的基于MapReduce的并行频繁项集挖掘算法进行了研究，提出一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法，通过后缀项表的引入及以闭频繁项集挖掘的形式，减少组分间的数据传送量，提高挖掘效率。实验表明，该算法可以有效缩短平均挖掘时间，对于高维大数据具有较好的性能。

频繁项集挖掘并行挖掘算法 MapReduce 闭频繁项集后缀项表

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2.【期刊】一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法

作者：

刊名：计算机应用研究

发表时间：2014-02-01

摘要:

对现有的基于MapReduce的并行频繁项集挖掘算法进行了研究，提出一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法，通过后缀项表的引入及以闭频繁项集挖掘的形式，减少组分间的数据传送量，提高挖掘效率。实验表明，该算法可以有效缩短平均挖掘时间，对于高维大数据具有较好的性能。

频繁项集挖掘并行挖掘算法 MapReduce 闭频繁项集后缀项表

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3.【期刊】结合最近邻与闭模式子空间聚类方法

作者：宋奎勇王念滨王红滨寇香霞

刊名：计算机工程与应用

发表时间：2017-05-01

摘要:

针对传统距离度量在高维数据上效果不明显问题,提出一种共享最近邻子空间聚类算法(SNN_SC),按照维把数据集转变为多个最近邻事务数据库,挖掘事务数据库中最大共现对象集,即一维上聚类.在一维聚类集上进一步挖掘闭频繁项集,包含闭频繁项集的维是子空间,闭频繁项集是子空间上聚类.实验对比结果表明,SNN_SC能够更准确定位子空间,并在子空间上产生完整聚类.

高维共享最近邻子空间聚类闭频繁项集

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被引 4

4.【期刊】一种新型的基于Hadoop框架的分布式并行FP-Growth算法

作者：张振友孙燕丁铁凡刘鹏飞

刊名：河北工业科技

发表时间：2016-02-01

摘要:

针对传统FP-Growth算法在大规模数据环境下存在的挖掘效率低和内存溢出问题,在传统FP-Growth算法的基础上,提出一种新的并行FP-Growth算法,并在分布式计算框架Hadoop的MapReduce编程模式下实现并行化处理.实验数据表明,并行的FP-Growth算法与传统的FP-Growth算法相比,具有相同数据量下计算时间短,相同时间内处理数据量增大的优点,并在一定条件下解决了大数据挖掘的内存溢出问题.

并行处理分布式数据挖掘闭频繁项集 Hadoop FP-Growth

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5.【期刊】三维数据集中基于位运算的挖掘算法

作者：彭学武王黎明

刊名：计算机工程

发表时间：2011-06-01

摘要:

提出一种基于位处理技术的三维数据挖掘算法--BD-Peeler算法.该算法利用计算机每次处理32位数据的特性,将三维数据集按位存储,最大限度地提高每次运算处理数据集的数据量.实验结果表明,与Data-Peeler算法相比,该算法可以更快速有效地挖掘出三维数据集中的闭频繁项集.

数据挖掘位运算三维约束闭频繁项集

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6.【期刊】一种基于多核微机的闭频繁项集挖掘算法

作者：吴建章韩立新曾晓勤

刊名：计算机应用与软件

发表时间：2013-03-01

摘要:

随着数据量的增长,如何快速有效发现频繁项集已成为挖掘关联规则的核心问题,而并行计算和闭频繁项集分别是一种处理大量数据直接有效的方法和频繁项集的无失真信息最小集合.分析一些经典闭频繁项集算法和并行关联规则算法及其不足,提出一种基于多核微机的并行闭频繁项集挖掘算法,提高了闭频繁项集挖掘的效率.

关联规则闭频繁项集概念格数据划分多核并行

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7.【期刊】基于频繁模式表的关联分类器构建算法研究

作者：李秦张馨东童甲佳李宇博

刊名：计算机应用与软件

发表时间：2011-06-01

摘要:

关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性.基于闭频繁项集有效压缩事务及FPL(Frequent Pattern List)简单数据结构等方面的优点,提出了一种关联分类器方法.设计了便于分类的FPL交形模式,引入了有效发现闭频繁项集的签名向量合取操作.将闭频繁项集挖掘方法应用于关联分类,提高了关联分类算法的分类效率及准确率.

关联分类分类器闭频繁项集向量合取频繁模式表

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8.【期刊】使用FP树挖掘闭频繁项集的方法研究

作者：王远敏

刊名：数字技术与应用

发表时间：2013-10-01

摘要:

数据挖掘可以在现有的大量数据中提取有用的信息和知识。数据挖掘包括很多知识提取、模式分析的方法，其中挖掘频繁模式对于分析数据之间的关联和其他联系起着重要作用。本文研究讨论了在已有的FP增长策略的基础上增加剪枝的步骤，来挖掘存在的闭频繁模式，从而减少可能产生的大量频繁项集，使得挖掘出的闭频繁模式更加有针对性和有效性。

频繁模式 FP增长策略闭频繁项集剪枝

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9.【期刊】基于概念格的空间关联规则挖掘优化

作者：李宏伟陈虎王振宇张斌

刊名：测绘科学技术学报

发表时间：2013-03-01

摘要:

关联规则挖掘会产生大量的项集和规则,其中只有少部分是用户感兴趣和有价值的,其他大部分是冗余的或已知的.在已有的空间关联规则挖掘研究中,用户对数据库中存在的强制约束缺少考虑.本文分析了空间数据库中的已知空间依赖,发现已有的Apriori算法和闭频繁项集挖掘难以消除该空间依赖,为此提出了基于概念格方法的已知空间依赖剔除策略,包括概念格中每个闭频繁节点的产生子获得方法和利用概念格产生子实现最优频繁地理模式挖掘的方法,最后通过实验验证了概念格产生子方法的有效性和优越性.

空间依赖概念格产生子关联规则挖掘闭频繁项集

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