分层相联规则中求强项集的并行算法  

A Parallel Algorithm for Finding Large Itemsets in Multiple-level Association Rules

作　　者：叶阳东[1] 

机构地区：[1]郑州大学计算机科学系,郑州450052

出　　处：《计算机科学》1997年第4期49-51,共3页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金;河南省自然科学基金

摘　　要：相联规则发现算法的研究在提高算法效率、发现多种形式的规则两方面都取得了较快的发,但较多的研究工作是围绕着具体事务的关联性的,也就是对概念级相联规则的研究。近期.Han在算法中弓}人面向属性的概念分层树。Finding large itemsets is a key problem for mining multiple, level association rules in large database of transaction. In this paper we present a parallel algorithm ML TALA that is more efficient than existing parallel multiple level association rule mining algorithms. First, the algorithm scans an encoded transaction database once to find each large Litemset in all concept levels.then uses (he large Litemsets to filter the database,so it can produce the thoroughly filtered transaction database TA.

关 键 词：相联规则 经项集 并行算法 事务数据库 代码化 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]