分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘

摘要：

研究人员针对单机环境提出了约束性关联规则的挖掘算法,但它们不适用于分布式环境.为此本文讨论分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘技术,提出一种基于分布式环境的约束性关联规则快速挖掘算法DCAR,其中包括局部约束性频繁项目集挖掘算法MLFC和全局约束性频繁项目集挖掘算法MGFC.该算法根据布尔约束条件产生向导集,采用一种新的候选项集生成函数Reorder_gen,该函数通过向导集高效地产生分布式环境中满足约束条件的、数量较少且完备的候选项集,并且求解全局约束性频繁项集过程中,传送局部候选项集支持数的通信量为O(n),从而提高了算法的挖掘效率.将本文提出的算法加以实现,实验结果表明DCAR算法高效可行,其效率大约是DMA_IC算法的2-3倍.

关键词：分布式数据挖掘、分布式关联规则、分布式数据库、频繁项目集、约束项

所属期刊栏目：28

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK2005135

在线出版日期：2007-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：882-885