模糊关联规则的并行挖掘算法

被引：31

作者：

陆建江

徐宝文

邹晓峰

康达周

机构：

[1] 东南大学计算机科学与工程系,东南大学计算机科学与工程系,解放军理工大学通信工程学院,东南大学计算机科学与工程系南京江苏省软件质量研究所,南京,南京江苏省软件质量研究所,南京,南京,南京

来源：

东南大学学报(自然科学版) | 2005年 / 02期

关键词：

数据挖掘; 数量型属性; 模糊聚类; 关联规则; 并行;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c 均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.

引用

页码：165 / 170

页数：6

共 7 条

[1]

加权关联规则挖掘算法的研究 [J].