挖掘最大频繁项集的并行算法

被引:6
作者
李庆华
王卉
蒋盛益
机构
[1] 华中科技大学计算机学院
[2] 华中科技大学计算机学院 武汉
[3] 武汉 通信指挥学院 武汉
[4] 武汉
关键词
频繁项集; 并行算法; 数据挖掘;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
频繁项集的挖掘是数据挖掘的核心内容。本文提出挖掘最大频繁项集的并行算法P-MinMax,它采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价类划分,利用因子项集的完全包含关系在处理机之间贪心分配等价类,根据等价类的需要相应地划分和有选择地复制数据库记录,使各处理机得以异步计算,达到了较好的负载平衡。分析和实验表明,P-MinMax有较好的可扩展性,其性能优于已有同类算法。
引用
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页码:132 / 134+188 +188
页数:4
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共 1 条
[1]   Parallel algorithms for discovery of association rules [J].
Zaki, MJ ;
Parthasarathy, S ;
Ogihara, M ;
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DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1997, 1 (04) :343-373