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集成元规则和FP-增长树方法的多层空间关联规则挖掘算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨师范大学地理系,黑龙江哈尔滨150025, [2]哈尔滨工业大学计算机学院,黑龙江哈尔滨150006
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40771154)资助;黑龙江省自然科学基金项目(TK2005-17)资助;黑龙江省高校教师骨干计划项目(151G021)资助.
中文摘要:

在分析典型的空间关联规则算法的基础上,针对规则冗余和挖掘伸缩性差的不足,提出基于元规则和FP增长树的空间关联规则挖掘算法,该算法不用产生候选集合,而使用最不频繁的项后缀,减少了扫描数据库的次数,大大降低了搜索开销;同时,元规则的约束,提供了好的选择性,减少了规则的冗余.本文最后以水土流失的空间要素的关联关系为例,验证算法的有效性,并与典型算法比较,本文提出的算法时间性能和空间伸缩性均优于典型算法.

英文摘要:

On the basis of analyzing the typical spatial association rules algorithm, the paper aims at the shotage of the regular redundancy and the excavation elasticity proposes a multi-level spatial association rules mining algorithm based on recta-rule and FP-Tree growth algorithm. This algorithm does need not to have the candidate set, but uses the most infrequent suffix, the reduces times of scanning database and the cost of searching greatly. At the same time, a Meta-rule restraint offers the good alternative, and reduces the rule redundancy. This article finally takes the incidence relation of special data of soil erosion as an example; verifies the algorithm, and compares with the typical algorithm. The algorithm times performance and space elasticity are proposed in this paper are all superior to the typical algorithm.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,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:23212