利用抽样技术和元学习的分布式关联规则挖掘算法

李梅花; 王黎明; 许红涛

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利用抽样技术和元学习的分布式关联规则挖掘算法

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结合动态项集计数技术和抽样的思想,利用元学习策略来产生频繁项集,提出了一个不共享内存的分布式关联规则挖掘算法DASM;引进了相似度的概念,并用之提高了挖掘的精确度.理论分析以及在IBM数据生成器生成的数据集上的实验均表明,DASM算法具有较高的挖掘效率和较低的通信量,适用于对效率要求较高的应用领域.

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来源
《计算机应用》 |2006年第4期|872-874,877|共4页
作者
李梅花; 王黎明; 许红涛;
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作者单位

郑州大学;

信息工程学院;

河南;

郑州;

450052;

郑州大学;

信息工程学院;

河南;

郑州;

450052;

郑州大学;

信息工程学院;

河南;

郑州;

450052;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
抽样; 元学习; 动态项集计数; 相似度; 分布式关联规则挖掘;

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