一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法

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。     

一种基于数据表元组的原始本体抽取方法

在基于关系数据库的本体构建过程中,由数据表抽取的原始本体的质量直接影响到最终生成本体的质量,而传统的抽取方法中将单个数据表映射为单个本体概念的方法忽略了数据表中元组数据所提供的语义信息,造成抽取的原始本体质量不高的问题。本文提出一种了基于数据表的原始本体抽取方法。应用FCA（形式概念分析）方法对单个数据表的元组数据进行分析,形成概念格,进而产生原始本体。该方法使得数据表中的元组数据得到了有效的利用,提高了原始本体的抽取质量,有利于最终本体生成质量的提高。