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文檔簡(jiǎn)介
1、本文就布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘與更新、最優(yōu)數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘、約束性關(guān)聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘與更新、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類(lèi)規(guī)則分布式挖掘等方面作了較深入的研究。取得的主要研究成果如下: (1)針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中存在著大量的全局-局部站點(diǎn)模式的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境,提出了基于全局-局部站點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)DDMINER,由局部站點(diǎn)和全部站點(diǎn)協(xié)同完成關(guān)聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘任務(wù),為分布式數(shù)據(jù)挖掘提供了新的框架。 (2)提出了
2、利用Hash樹(shù)生成頻繁項(xiàng)目集的有效方法,引入重頻繁項(xiàng)目集的概念,提出面向全局-局部站點(diǎn)模式DDMINER的全局頻繁項(xiàng)目集挖掘算法,為分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提供了新思路。 (3)提出了面向全局-局部站點(diǎn)模式DDMINER的頻繁項(xiàng)目集分布式更新方法,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)生變化(增加或刪除)和最小支持度發(fā)生變化后全局頻繁項(xiàng)目集的高效更新。 (4)提出了一種利用凸包處理技術(shù)求解基于可信度最優(yōu)的數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法以及一種支持度和興
3、趣度最優(yōu)的數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,提出分布式數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境下可信度最優(yōu)的數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法以及支持度和興趣度最優(yōu)的數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。 (5)引入向?qū)Ъ母拍?,提出了面向全?局部模式DDMINER的分布式約束性頻繁項(xiàng)目集挖掘算法,包括局部約束性頻繁項(xiàng)集挖掘算法CLF和全局約束性頻繁項(xiàng)目集挖掘算法CGF。為用戶(hù)在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘感興趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則提供了新方法。 (6)提出了面向全局-局部站點(diǎn)模式DDMINER的約束性頻繁項(xiàng)
4、目集的分布式更新算法,為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)更新情況下快速挖掘約束性關(guān)聯(lián)規(guī)則提供了新的途徑。 (7)將關(guān)聯(lián)規(guī)則分布式挖掘思想應(yīng)用于分類(lèi)規(guī)則的分布式挖掘,提出了基于FP-tree的分類(lèi)規(guī)則分布式挖掘算法,為分布式環(huán)境下分類(lèi)規(guī)則挖掘技術(shù)研究作了有意義的探索,是分布式環(huán)境下關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的有效應(yīng)用。 (8)研制了分布式數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)DDMINER,驗(yàn)證了論文提出的各個(gè)算法的正確性,測(cè)試了有關(guān)算法的性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的各個(gè)算
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