快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集
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重庆理工大学计算机科学与工程学院

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何波

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Fast mining of global maximum frequent itemsets in distributed database
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    摘要:

    提出一种快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集算法(FMMFI). FMMFI 算法首先设置了中心节点, 并以
    各个节点构建局部FP-tree, 采用挖掘最大频繁项目集算法(DMFIA) 快速挖掘局部最大频繁项集; 然后与中心节点交
    互以实现数据汇总; 最终获得全局最大频繁项集. FMMFI 算法采用自上而下的剪枝策略, 能大幅减少候选项集, 降低
    通信量. 理论分析和实验结果表明, FMMFI 算法是有效的.

    Abstract:

    The paper proposes an algorithm for fast mining global maximum frequent itemsets(FMMFI) in distributed
    database, which sets center node. FMMFI algorithm makes computer nodes compute local maximum frequent itemsets
    independently with discover maximum frequent itemsets algorithm(DMFIA) algorithm and local FP-tree. Then the center
    node collects data with other computer nodes and combines data. Finally, global maximum frequent itemsets are gained.
    FMMFI require far less candidate itemsets and communication traffic by using the strategy of top-down. Theoretical analysis
    and experimental results show the effectiveness of the FMMFI algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

何波.快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集[J].控制与决策,2011,26(8):1214-1218

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  • 收稿日期:2010-04-28
  • 最后修改日期:2010-07-15
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  • 在线发布日期: 2011-08-20
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