分布式关联规则挖掘相关论文
数据挖掘是指从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，其目的就是要从大量数据中找出有意义的......
分布式lazy关联分类算法（DLAC算法）指应用分布式关联规则挖掘算法的lazy关联分类算法。现有的DLAC算法存在2个主要问题：一是对多个待......
描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析。在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低，因为这需要大量的额外通信。为此提出了一......
随着分布式技术的发展，基于分布式系统下关联规则挖掘算法的研究显得非常重要。分布式系统下关联规则挖掘算法的时间开销主要体现在......
提出了一种新型基于压缩矩阵的分布式关联规则挖掘算法—CMDMA算法。...
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......
在分析与研究分布式数据挖掘和频繁闭项集挖掘的基础上,通过设计一个Unite_Tree算法构建全局FP-Tree树,并在全局FP-Tree树的基础上......
研究水平分布数据集的隐私保护关联规则挖掘算法。针对现有算法需要多次扫描数据集的缺点，提出一种只须对数据集进行2次扫描、基于......
在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型K......
关联规则发现是数据挖掘的重要研究内容,随着数据库中数据的不断增加,大数据集环境下的关联规则发现日益受到重视,分布式关联规则......
