基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

被引：9

作者：

张卓

李石君

余伟

田建伟

机构：

[1] 武汉大学计算机学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2010年 / 31卷 / 03期

关键词：

Iceberg概念格; 叠置集成; 分布式数据挖掘; 闭频繁项集; 概念直乘;

D O I：

10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2010.03.002

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

研究专有的分布式数据挖掘算法是提高分布式数据库下数据分析和挖掘的有效方法.结合Iceberg概念格对于频繁项集精简表达的特性和其集成构造过程可并行化的特点,进而实现分布式全局闭频繁项集的挖掘.面对目前仍然缺乏有关Ice-berg概念格分布式集成构造研究的文献,本文从理论上分析Iceberg概念格叠置集成构造全局Iceberg概念格的局限性,然后论证了基于Iceberg概念格叠置半集成构造全局Iceberg概念格的可行性,进而提出一个基于Iceberg概念格叠置半集成的频繁概念生长分布算法(Frecogd),并且把它应用于同构分布式环境下的全局闭频繁项集挖掘过程中。实验验证了该算法理论的可行性,同时也揭示了该算法的挖掘效能有待进一步的改进与提高.

引用

页码：391 / 397

页数：7

共 4 条

[1]

基于iceberg概念格并置集成的闭频繁项集挖掘算法 [J].