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基于元学习的分布式挖掘频繁闭合模式算法研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:41-43
  • 语言:中文
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工商大学计算机与信息工程学院,杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671094);国家社会科学基金资助项目(05BTJ019);浙江社科规划课题(06cGGL29YBB);浙江科技计划资助项目(2007C24004);国家博士学科点专项科研基金资助项目(20050353003)
  • 相关项目:网络动态商业数据流的协同知识发现机制研究
中文摘要:

利用元学习技术提出了一种分布式挖掘频繁闭合模式算法;为适应不同的分布式环境,还给出了该算法的一个变种;最后通过实验讨论了不同分布式下选取算法的策略。算法具有挖掘效率高、通信量少、可靠性高的特点,适合分布式挖掘。

英文摘要:

This paper presented a distributed algorithm for mining frequent closed patterns using recta-learning. In order to accommodate the different distributed environment, also presented another similar algorithm. In the end, discussed the strategy for choosing the right distributed algorithm by experiment. This algorithm is more efficient and has less communicated and high reliability, applicable to distributed mining well.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049