基于抽样的分布式约束性关联规则挖掘算法研究

摘要：

本文采用抽样的方法,在基于约束的Eclat类算法(例如EclatA和EclatM)的基础上,提出了一种分布式约束性关联规则的挖掘算法--DMCASE算法.本算法在各数据站点上对一个较小的样本采用基于约束的Eclat类算法,挖掘局部约束频繁项集,采用归纳学习的方法归并所有局部约束频繁项集,产生全局约束频繁项集.只需1次扫描数据库,挖掘效率较高.实验证明:该算法是一种十分有效的解决基于约束条件下的分布式关联规则挖掘算法.

关键词：数据挖掘、约束性关联规则、抽样

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60433020

在线出版日期：2006-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：190-195