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负载均衡的FP-growth并行算法研究被引量：10: 1; 作者曾志勇杨呈智陶冶《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期125-126,229,共3页; 针对在大数据量频繁模式挖掘的时候,有效地利用空闲的计算资源,提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上,各个节点独立完成挖掘后返回结果,从而缩短总计算时间。实验证... 展开更多; 关键词数据挖掘并行算法 FP—growth 频繁模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

云制造环境下并行频繁模式增长算法优化被引量：5: 2; 作者王洁戴清灏 +1 位作者曾宇杨东日《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2124-2129,共6页; 针对云制造环境下的海量数据挖掘,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现和不足。研究了利用键值存储系统对其中的计数和分组部分进行优化。利用键值型数据库存储简单、自动增长且有序的方式,将计数和分组的信息存储在了键值型数据库上... 展开更多; 关键词云制造并行频繁模式增长算法键值存储系统数据挖掘算法优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Spark的并行频繁项集挖掘算法被引量：7: 3; 作者毛伊敏吴斌 +1 位作者许春冬张茂省《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1267-1283,共17页; 针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(... 展开更多; 关键词大数据 Spark框架并行频繁项集挖掘频繁模式增长算法非负矩阵分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法的优化被引量：1: 4; 作者王洁戴清灏李环《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期170-173,共4页; 频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式,是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中,以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目实现的基础上,对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优... 展开更多; 关键词频繁模式增长算法并行数据挖掘分布式协调系统性能优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

动车组故障诊断知识挖掘中改进的并行频繁模式增长算法被引量：4: 5; 作者周斌徐文胜《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2450-2457,共8页; 针对动车组历史运维数据的知识挖掘问题,从有效利用动车组历史运维数据来指导动车组故障诊断的角度出发,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现形式和不足。结合动车组故障诊断的要求,提出利用局部频繁模式树代替全局频繁模式树的数据... 展开更多; 关键词故障诊断动车组关联规则并行频繁模式增长算法局部频繁模式树 MAPREDUCE; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名负载均衡的FP-growth并行算法研究被引量：10: 1; 作者曾志勇杨呈智陶冶; 机构云南财经大学信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期125-126,229,共3页; 基金云南省自然科学基金No.2007G079M 云南省教育厅科学研究基金项目No.6Y0159 云南财经大学校科研基金~~; 文摘针对在大数据量频繁模式挖掘的时候,有效地利用空闲的计算资源,提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上,各个节点独立完成挖掘后返回结果,从而缩短总计算时间。实验证明,该算法可以完整高效地挖掘频繁模式,并且实现均衡负载。; 关键词数据挖掘并行算法 FP—growth 频繁模式; Keywords data mining parallel algorithm FP-growth frequent pattern; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名云制造环境下并行频繁模式增长算法优化被引量：5: 2; 作者王洁戴清灏曾宇杨东日; 机构首都师范大学管理学院北京市计算中心中国科学院研究生院计算与通信工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2124-2129,共6页; 基金国家863计划资助项目(2011AA0405)~~; 文摘针对云制造环境下的海量数据挖掘,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现和不足。研究了利用键值存储系统对其中的计数和分组部分进行优化。利用键值型数据库存储简单、自动增长且有序的方式,将计数和分组的信息存储在了键值型数据库上。通过减少对分布式文件系统的读写,并将计数过程和排序过程并行化执行,优化后的算法减小了存储节点的网络及内存开销。在真实数据集上,通过实验对比了优化前后算法的性能以及对于文件系统I/O的开销。; 关键词云制造并行频繁模式增长算法键值存储系统数据挖掘算法优化; Keywords cloud manufacturing parallel frequent pattern growth algorithm key-value storage system data mining algorithm optimization; 分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Spark的并行频繁项集挖掘算法被引量：7: 3; 作者毛伊敏吴斌许春冬张茂省; 机构江西理工大学信息工程学院西安交通大学人居环境与建筑工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1267-1283,共17页; 基金国家自然科学基金资助项目(41562019,11864016) 国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705)。; 文摘针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(SNMF),通过提供支持度计数查询和分解储存支持度计数的矩阵,解决了创建条件FP-tree的时空效率低的问题;其次,提出基于遗传算法的分组策略(GS-GA),均衡分配频繁1项集至各节点,解决了节点间的通信开销大的问题;最后,提出高效缩减树结构策略(ERTSS),缩减FP-tree树结构,解决了冗余搜索的问题。实验结果验证了PAFMFI-Spark算法的可行性以及相较于其他挖掘算法的性能优势,所提算法能有效适应各种数据的频繁项集挖掘。; 关键词大数据 Spark框架并行频繁项集挖掘频繁模式增长算法非负矩阵分解; Keywords big data Spark framework parallel mining frequent itemsets frequent pattern growth algorithm non-negative matrix factorization; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法的优化被引量：1: 4; 作者王洁戴清灏李环; 机构首都师范大学管理学院中国科学院计算技术研究所; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期170-173,共4页; 基金国家信息安全测评中心项目(CNITSEC-KY-2007-22)资助; 文摘频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式,是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中,以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目实现的基础上,对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优化策略。优化后的设计将计数信息存储在分布式协调系统上,充分地利用了分布式协调系统的高可用性、适宜存储元数据信息的特点。该设计减小了小文件在分布式文件系统(HDFS)上的开销,同时保留了其优点,还能使计数过程和排序过程并行执行,减小了计算节点的内存开销。对比了文件系统I/O的开销,并分析了实现设计中的难点,为未来的工作打下了基础。; 关键词频繁模式增长算法并行数据挖掘分布式协调系统性能优化; Keywords frequent pattern growth algorithm, parallel data mining, Distributed coordination system, Performance tuning; 分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动车组故障诊断知识挖掘中改进的并行频繁模式增长算法被引量：4: 5; 作者周斌徐文胜; 机构北京交通大学机械与电子控制工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2450-2457,共8页; 基金国家863计划资助项目(2013AA041302)~~; 文摘针对动车组历史运维数据的知识挖掘问题,从有效利用动车组历史运维数据来指导动车组故障诊断的角度出发,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现形式和不足。结合动车组故障诊断的要求,提出利用局部频繁模式树代替全局频繁模式树的数据挖掘算法。该算法在各主要步骤上均实现了并行处理,优化了局部频繁模式树生成规则,对频繁模式的搜索策略进行了改进。改进后的算法大大提高了关联规则挖掘的效率,挖掘结果很好地保留了故障信息与状态信息之间的关联关系,并合理去除了无效规则。通过对该算法的具体分析与实际测试,表明该算法在动车组故障诊断知识获取过程中具有快速、高效、准确的特点。; 关键词故障诊断动车组关联规则并行频繁模式增长算法局部频繁模式树 MAPREDUCE; Keywords fault diagnosis electric multiple units association rule parallel frequent pattern growth algorithm localfrequent pattern tree MapReduce; 分类号 TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	负载均衡的FP-growth并行算法研究	曾志勇杨呈智陶冶	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	云制造环境下并行频繁模式增长算法优化	王洁戴清灏曾宇杨东日	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Spark的并行频繁项集挖掘算法	毛伊敏吴斌许春冬张茂省	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法的优化	王洁戴清灏李环	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	动车组故障诊断知识挖掘中改进的并行频繁模式增长算法	周斌徐文胜	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料