基于Iceberg概念格叠置半集成的全局闭频繁项集挖掘算法

2010-4-24 10:02:53 1692

0 【摘要】：研究专有的分布式数据挖掘算法是提高分布式数据库下数据分析和挖掘的有效方法.结合Iceberg概念格对于频繁项集精简表达的特性和其集成构造过程可并行化的特点,进而实现分布式全局闭频繁项集的挖掘.面对目前仍然缺乏有关Ice-berg概念格分布式集成构造研究的文献,本文从理论上分析Iceberg概念格叠置集成构造全局Iceberg概念格的局限性,然后论证了基于Iceberg概念格叠置半集成构造全局Iceberg概念格的可行性,进而提出一个基于Iceberg概念格叠置半集成的频繁概念生长分布算法(Frecogd),并且把它应用于同构分布式环境下的全局闭频繁项集挖掘过程中。实验验证了该算法理论的可行性,同时也揭示了该算法的挖掘效能有待进一步的改进与提高【关键词】：Iceberg概念格;;叠置集成;;分布式数据挖掘;;闭频繁项集;;概念直乘【DOI】：CNKI:SUN:XXWX.0.2010-03-001 【正文快照】：1前言从数据挖掘的角度看,形式概念(Form al concept)的内涵实际上等价于闭项集.如果一个形式概念的内涵是频繁的,那么这个概念称之为频繁概念;这样它就成为频繁项集精简表达的数据结构,由频繁概念(Frequent concept)组成的半格称之为Iceberg概念格[1-3].也就是说Iceberg概念格全文下载 0
2010-4-24 10:02:53　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 不确定数据频繁闭项集挖掘算法 0 • 基于Nodeset的最大频繁项集挖掘算法 0 • 基于MapReduce和矩阵的频繁项集挖掘算法 4 • 基于频繁模式树的最大频繁项集挖掘算法 0 • 频繁项集高效挖掘算法研究刘芝怡 0 • 如何使用DiffNodeset结构进行最大频繁项集挖掘算法概述 6 • 基于间隔链表改进的频繁项集挖掘算法 0 • 基于垂直数据格式频繁闭项集的选择性集成算法的研究 8 • 基于三角矩阵和差集的垂直数据格式挖掘频繁项集的挖掘算法 4 • 基于矩阵伪投影策略的频繁项集挖掘方法 9