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负载均衡的FP-growth并行算法研究
数据挖掘 并行算法 FP-growth 频繁模式
2010/2/21
针对在大数据量频繁模式挖掘的时候，有效地利用空闲的计算资源，提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上，各个节点独立完成挖掘后返回结果，从而缩短总计算时间。实验证明，该算法可以完整高效地挖掘频繁模式，并且实现均衡负载。
集群系统中的FP-Growth并行算法
FP-Growth算法 计算机集群 并行算法
2009/10/20
针对FP-Growth算法面临大规模数据库时空效率不高的问题，提出一种面向计算机集群的并行算法。采用投影方法直接寻找频繁项的条件数据库，将挖掘条件数据库的工作分化成若干独立的子任务，分配到集群中的节点上并行实现，由中央节点汇总结果并输出。结果证明，该算法不仅能够提高计算速度，解决数据库规模过大时内存溢出的情况，且具有良好的延展性。
一种改进的FP-Growth算法及其在业务关联中的应用
频繁模式 项目约束 ICFP-树
2009/9/18
基于FP-树的FP-Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要递归地产生大量的条件FP-树,效率比FP-Growth算法更优越，在移动通信业务交叉销售领域的应用中取得了较好的效果。不高,并且不太适合应用在移动通信业务交叉销售等具有业务约束的关联规则挖掘中。因此，提出了基于项目约束的频繁模式树ICFP-树和直接在此树上进行挖掘的新算法——ICFP-Mine。理论分析和实验结果表明，ICFP-Mine算...