快速挖掘频繁项集的并行算法  

Fast and parallel algorithm for mining frequent itemsets

作　　者：何波[1] 王华秋[1] 刘贞[1] 王越[1] 

机构地区：[1]重庆工学院计算机科学与工程学院,重庆400050

出　　处：《计算机应用》2006年第2期391-392,402,共3页journal of Computer Applications

基　　金：重庆市教委应用基础研究项目(020612)

摘　　要：传统的挖掘频繁项集的并行算法存在数据偏移、通信量大、同步次数较多和扫描数据库次数较多等问题。针对这些问题,提出了一种快速挖掘频繁项集的并行算法(FPMFI)。FPMFI算法让各计算机节点独立地计算局部频繁项集,然后与中心节点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集。理论分析和实验结果表明FPMFI算法是有效的。There were problems in traditional parallel algorithms for mining frequent itemsets more or less： data deviation, large scale communication, frequent synchronization and scanning database. Aiming at these problems, this paper proposed a fast and parallel algorithm for mining frequent itemsets（ FPMFI）. It made computer nodes compute local frequent itemsets independently, then center node exchanged data with other computer nodes and combined, finally, a global frequent itemsets resulted. Theoretical analysis and experimental results suggest that FPMFI is effetive.

关 键 词：数据挖掘 并行算法 频繁项集 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]