快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集  

Fast mining of global maximum frequent itemsets in distributed database

作　　者：何波[1] 

机构地区：[1]重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054

出　　处：《控制与决策》2011年第8期1214-1218,1223,共6页Control and Decision

基　　金：教育部科学研究基金项目((09yjc870032)

摘　　要：提出一种快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集算法(FMMFI).FMMFI算法首先设置了中心节点,并以各个节点构建局部FP-tree,采用挖掘最大频繁项目集算法(DMFIA)快速挖掘局部最大频繁项集;然后与中心节点交互以实现数据汇总;最终获得全局最大频繁项集.FMMFI算法采用自上而下的剪枝策略,能大幅减少候选项集,降低通信量.理论分析和实验结果表明,FMMFI算法是有效的.The paper proposes an algorithm for fast mining global maximum frequent itemsets（FMMFI） in distributed database, which sets center node. FMMFI algorithm makes computer nodes compute local maximum frequent itemsets independently with discover maximum frequent itemsets algorithm（DMFIA） algorithm and local FP-tree. Then the center node collects data with other computer nodes and combines data. Finally, global maximum frequent itemsets are gained. FMMFI require far less candidate itemsets and communication traffic by using the strategy of top-down. Theoretical analysis and experimental results show the effectiveness of the FMMFI algorithm.

关 键 词：数据挖掘 频繁模式树 全局最大频繁项集 分布式数据库 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]