| 快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集 |
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| 引用本文： | 何波.快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集[J].控制与决策,2011,26(8):1214-1218. |
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| 作者姓名： | 何波 |
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| 作者单位： | 重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆,400054 |
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| 基金项目： | 教育部科学研究基金项目((09yjc870032) |
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| 摘 要： | 提出一种快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集算法（FMMH）．FMMFI算法首先设置了中心节点，并以各个节点构建局部FP-tree，采用挖掘最大频繁项目集算法（DMHA）快速挖掘局部最大频繁项集；然后与中心节点交互以实现数据汇总：最终获得全局最大频繁项集．FMMFI算法采用自上而下的剪枝策略，能大幅减少候选项集，降低通信量．理论分析和实验结果表明，FMMFI算法是有效的．
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| 关 键 词： | 数据挖掘 频繁模式树 全局最大频繁项集 分布式数据库 |
| 收稿时间： | 2010/4/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/7/15 0:00:00 |
Fast mining of global maximum frequent itemsets in distributed database |
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| HE Bo.Fast mining of global maximum frequent itemsets in distributed database[J].Control and Decision,2011,26(8):1214-1218. |
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| Authors: | HE Bo |
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| Affiliation: | HE Bo (School of Computer Science and Engineering,Chongqing University of Technology,Chongqing 400054,China. |
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| Abstract: | The paper proposes an algorithm for fast mining global maximum frequent itemsets(FMMFI) in distributed database,which sets center node.FMMFI algorithm makes computer nodes compute local maximum frequent itemsets independently with discover maximum frequent itemsets algorithm(DMFIA) algorithm and local FP-tree.Then the center node collects data with other computer nodes and combines data.Finally,global maximum frequent itemsets are gained. FMMFI require far less candidate itemsets and communication traffic b... |
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| Keywords: | data mining FP-tree global maximum frequent itemsets distributed database |
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