分布式數(shù)據(jù)庫關聯(lián)規(guī)則挖掘與更新研究.pdf

1、本文就布爾關聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘與更新、最優(yōu)數(shù)量關聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘、約束性關聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘與更新、基于關聯(lián)規(guī)則的分類規(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)針對實際應用中存在著大量的全局-局部站點模式的分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境，提出了基于全局-局部站點的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的體系結構DDMINER，由局部站點和全部站點協(xié)同完成關聯(lián)規(guī)則的分布式挖掘任務，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樹生成頻繁項目集的有效方法，引入重頻繁項目集的概念，提出面向全局-局部站點模式DDMINER的全局頻繁項目集挖掘算法，為分布式關聯(lián)規(guī)則挖掘提供了新思路。 (3)提出了面向全局-局部站點模式DDMINER的頻繁項目集分布式更新方法，該方法能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫發(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目集的高效更新。 (4)提出了一種利用凸包處理技術求解基于可信度最優(yōu)的數(shù)量關聯(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)量關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，提出分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境下可信度最優(yōu)的數(shù)量關聯(lián)規(guī)則挖掘算法以及支持度和興趣度最優(yōu)的數(shù)量關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。 (5)引入向導集的概念，提出了面向全局-局部模式DDMINER的分布式約束性頻繁項目集挖掘算法，包括局部約束性頻繁項集挖掘算法CLF和全局約束性頻繁項目集挖掘算法CGF。為用戶在分布式數(shù)據(jù)庫中挖掘感興趣的關聯(lián)規(guī)則提供了新方法。 (6)提出了面向全局-局部站點模式DDMINER的約束性頻繁項

4、目集的分布式更新算法，為分布式數(shù)據(jù)庫更新情況下快速挖掘約束性關聯(lián)規(guī)則提供了新的途徑。 (7)將關聯(lián)規(guī)則分布式挖掘思想應用于分類規(guī)則的分布式挖掘，提出了基于FP-tree的分類規(guī)則分布式挖掘算法，為分布式環(huán)境下分類規(guī)則挖掘技術研究作了有意義的探索，是分布式環(huán)境下關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的有效應用。 (8)研制了分布式數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)DDMINER，驗證了論文提出的各個算法的正確性，測試了有關算法的性能，實驗結果表明本文提出的各個算