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分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘
引用本文:韦素云,吉根林.分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘[J].江南学院学报,2007,6(6):728-732.
作者姓名:韦素云  吉根林
作者单位:[1]南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京210037 [2]南京师范大学数学与计算机科学学院,江苏南京210097
基金项目:江苏省自然科学基金项目(KB2005135).
摘    要:为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K—Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局一局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.

关 键 词:模糊关联规则  分布式关联规则  分布式聚类
文章编号:1671-7147(2007)06-0728-05
收稿时间:2007-06-15
修稿时间:2007-09-17

Fast Algorithms for Mining Global Fuzzy Frequent Itemsets in Distributed Systems
WEI Su-yun , JI Gen-lin.Fast Algorithms for Mining Global Fuzzy Frequent Itemsets in Distributed Systems[J].Journal of Jiangnan College,2007,6(6):728-732.
Authors:WEI Su-yun  JI Gen-lin
Abstract:
Keywords:fuzzy association rules  distributed association rules  distributed clustering
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