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题名一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法
被引量：11
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作者
唐颖峰
陈世平
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机构
上海理工大学管理学院
上海对外经贸大学教务处
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第2期373-377,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61170277)
上海市教委科研创新重点项目(12zz137)
上海市一流学科建设项目(S1205YLXK)
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文摘
对现有的基于MapReduce的并行频繁项集挖掘算法进行了研究,提出一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法,通过后缀项表的引入及以闭频繁项集挖掘的形式,减少组分间的数据传送量,提高挖掘效率。实验表明,该算法可以有效缩短平均挖掘时间,对于高维大数据具有较好的性能。
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关键词
频繁项集挖掘
并行挖掘算法
MAPREDUCE
闭频繁项集
后缀项表
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Keywords
frequent itemsets mining
parallel mining algorithm
MapReduce
closed frequent itemsets
postfix-table
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种面向分布式数据流的闭频繁模式挖掘方法
被引量：6
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作者
唐颖峰
陈世平
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机构
上海理工大学管理学院
上海对外经贸大学教务处
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第12期3560-3564,3595,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61472256
61170277)
+1 种基金
上海市教委科研创新重点资助项目(12zz137)
上海市一流学科建设项目(S1205YLXK)
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文摘
对智能交通系统中面向分布式数据流的频繁模式挖掘问题进行了研究。针对智能交通系统中传感器网络数据流的特点,提出一种基于分布式窗口树的分布式数据流闭频繁模式挖掘方法。该方法在分布式节点中构建分布式窗口树,通过对分布式窗口树进行更新、剪枝及挖掘,能够快速响应用户的查询请求,返回任意时间窗口内数据中的闭频繁模式。实验表明,在保证挖掘准确性的前提下,该方法能够有效缩短查询响应时间,并具有良好的可扩展性。
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关键词
智能交通系统
分布式数据流
闭频繁模式挖掘
MAPREDUCE
传感器网络
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Keywords
intelligent transportation system
distributed data streams
mining closed frequent patterns
MapReduee
sensor network
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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