分布式数据挖掘算法的研究

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该文主要从分布式的角度出发,针对关联规则挖掘的理论和方法进行了深入研究,提出了若干高效的分布式挖掘算法.具体研究内容如下:1)根据两种不同的分布式系统的体系结构,提出了两种通用的分布式挖掘框架.2)提出了一种快速有效的分布式挖掘多层关联规则的算法MLFM及其增量式算法MLFDMI.3)研究了分布式环境下如何把用户意图——以布尔表达式形式表砂的项约束集成有关联规则挖掘算法的中的问题.4)利用元学习及抽样技术提出了一种分布式挖掘可变精度的关联规则算法SMDM.5)研究了异构PC簇环境下的数据挖掘问题,将聚类思想引入关联规则的挖掘中,给出了频度向量的概念,根据它及PC-簇性能表来虚拟划分数据,使各PC能按各自性能承担不同的计算负载,从而使数据分布满足加权平衡.6)利用规则解决了分布式信息系统中的数据不完备问题.7)设计并部分实现了一个通用的数据挖掘原型系统UMiner,能够发现关联规则、分类、聚类等知识.
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