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题名数据开采中候选项目集的存储方法
被引量：1
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作者
何炎祥
石莉
张戈
李超
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机构
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第10期1219-1221,共3页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目 (98J0 75 )
武汉大学自强科技创新基金项目资助
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文摘
在很多介绍有关数据开采文章中都提到候选项目集采用 hash树来存储 ,本文主要介绍 hash树的构造方法以及如何用数据库中的事务来遍历 hash树 ,并介绍了我们正在研究的分布式数据开采系统中用
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关键词
数据开采
候选项目集
HASH树
关联规则
数据库
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Keywords
Data mining
Candidate itemsets
Hash tree
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名不生成候选项目集的并行挖掘关联规则
- 2
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作者
陈嶷瑛
武强
李文斌
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机构
中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院
北京工业大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期34-36,共3页
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基金
教育部科技基金资助重大项目(2004_295)
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文摘
为了减少并行挖掘关联规则过程中产生的网络流量及同步次数,提高挖掘效率,在Tree-DM算法的基础上,提出了不生成候选项目集的并行关联规则挖掘算法Ptree-DM。给出了Ptree-DM算法的执行示例,并对该算法的效率进行了分析和讨论。
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关键词
并行算法
关联规则
候选项目集
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Keywords
Parallel algorithm
Association rules
Candidate item set
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种基于人工免疫的新的频繁项挖掘算法
被引量：1
- 3
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作者
王评
陈国龙
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机构
福州大学数学与计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第8期155-157,共3页
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基金
福建省自然科学基金(编号:A0410010)
福州大学科技发展基金(编号 2003-xq-23)
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文摘
以往算法的研究主要围绕着减少候选项目集进而减少事务数据库的扫描次数的角度,先求出候选项集,再计算候选项集的支持度求得频繁项集。本文改变过去求频繁项集的角度,从新的角度来看频繁项目集的定义,同时结合人工免疫的特点,设计一个基于人工免疫的新频繁项集挖掘算法。本文详细介绍了算法设计等。新算法的复杂度与支持度,数据库总容量有关。验证实验的结果与其他算法相比较证明了该算法的可行性、有效性和完备性。
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关键词
免疫算法
频繁项集
支持度
关联规则
挖掘算法
人工免疫
事务数据库
候选项集
算法设计
候选项目集
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Keywords
Immune algorlthm, Support, Associate rules , Frequent itemsets
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向数据删除的关联规则更新算法
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作者
程雁
闪四清
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机构
北京航空航天大学管理信息系
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第17期98-99,共2页
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文摘
针对数据库中删除数据时如何有效地更新关联规则的问题,提出了UARAD算法。该算法可以有效利用知识数据库中保留的最小非高频项目集来产生新的候选项目集,避免了候选项目集的数量太庞大的问题。
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关键词
UARAD
关联规则
候选项目集
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Keywords
Updating association rules algorithm for de eting items（UARAD）
Association rules
Candidate item sets
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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