检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2012年第3期39卷 170-173页

作者：王洁戴清灏李环首都师范大学管理学院北京100089 中国科学院计算技术研究所北京100190

频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式,是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中,以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目实现的基础上,对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优... 详细信息

频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式,是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中,以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目实现的基础上,对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优化策略。优化后的设计将计数信息存储在分布式协调系统上,充分地利用了分布式协调系统的高可用性、适宜存储元数据信息的特点。该设计减小了小文件在分布式文件系统(HDFS)上的开销,同时保留了其优点,还能使计数过程和排序过程并行执行,减小了计算节点的内存开销。对比了文件系统I/O的开销,并分析了实现设计中的难点,为未来的工作打下了基础。

关键词：频繁模式增长算法并行数据挖掘分布式协调系统性能优化

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基于频繁模式增长算法的2型糖尿病患病风险预测的分析研究

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中国医学装备 2016年第5期13卷 45-48页

作者：韦哲叶广健王能才兰州军区兰州总医院医学工程科甘肃兰州730050 兰州理工大学电信学院甘肃兰州730050

目的：分析基于频繁模式增长（FP-growth）算法的2型糖尿病患病风险预测，避免经典Apriori算法在2型糖尿病相关危险因素分析中执行效率低的缺陷。方法：选取兰州某医院医学信息科2009年1月至2014年3月的2型糖尿病患者的首次病程记录资... 详细信息

目的：分析基于频繁模式增长（FP-growth）算法的2型糖尿病患病风险预测，避免经典Apriori算法在2型糖尿病相关危险因素分析中执行效率低的缺陷。方法：选取兰州某医院医学信息科2009年1月至2014年3月的2型糖尿病患者的首次病程记录资料及其健康数据档案，根据2型糖尿病相关危险因素分析中的需要，引入更适用于2型糖尿病相关危险因素分析的FP-growth算法。采用C#语言对经典Apriori算法和FP-growth算法进行编程，对比分析两种算法的执行效率。结果：通过对比分析得到两种算法在运行时间与记录数据以及运行时间与支持度两个方面的对比值。结论：FP-growth算法在预测2型糖尿病相关风险因素的分析中执行效率更高，能够找到更多的糖尿病风险因素。

关键词：数据挖掘 Apriori算法关联规则频繁模式增长算法风险分析糖尿病

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一种改进的频繁模式增长算法

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大科技·科技天地 2010年第11期 410-412页

作者：吉晓辉辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

频繁模式挖掘是关联规则挖掘中的重要工作.其中频繁模式增长算法(FP-growth)又是频繁模式挖掘算法中的经典之作.虽然FP-growth算法较之前的频繁模式挖掘算法有了很大的提高.但是它在挖掘频繁模式时,却需要不断的遍历频繁模式树(FP-tree)... 详细信息

频繁模式挖掘是关联规则挖掘中的重要工作.其中频繁模式增长算法(FP-growth)又是频繁模式挖掘算法中的经典之作.虽然FP-growth算法较之前的频繁模式挖掘算法有了很大的提高.但是它在挖掘频繁模式时,却需要不断的遍历频繁模式树(FP-tree),并创建条件模式树,这就使算法的效率受到了很大限制.为了加快频繁模式树的创建速度.在建树之前.先将每个项名按支持度降序编号,以便更好的定位,并在频繁模式树的结点中增加一个终点指针域,使得相同编号的结点连接速度更快.理论证明,该改进对频繁模式树的创建速度有一定提高.

关键词：数据挖掘关联规则频繁项集挖掘频繁模式增长算法频繁模式树

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基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法的优化

基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法的优化

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：王洁戴清灏李环首都师范大学管理学院北京 100089 首都师范大学管理学院北京 100089 中国科学院计算技术研究所北京100190

频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式，是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到了并行环境中，以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目的实现基础上，对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新... 详细信息

频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式，是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到了并行环境中，以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目的实现基础上，对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优化策略。优化后的设计将计数信息存储在分布式协调系统上，充分地利用了分布式协调系统的高可用性、适宜存储元数据信息的特点。这样的设计减小了小文件在分布式文件系统（HDFS）上开销，同时保留了其优点，而且还能使计数过程和排序过程并行执行，减小了计算节点的内存开销。对比了文件系统I/O的开销，并分析了实现设计中的难点，为未来的工作打下了基础。

关键词：频繁模式增长算法并行数据挖掘分布式协调系统性能优化关联规则

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基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法

基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法

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作者：叶志伟董达伟曹羽 430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号

本发明公开了一种基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法，将频繁模式树上路径的遍历转化为借助于蚁狮优化算法结合项头表在频繁模式树上路径的搜索，对搜索到的路径即关联规则利用适应度函数进行评估并保存，挖掘出最... 详细信息

标准号: CN111125182B

本发明公开了一种基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法，将频繁模式树上路径的遍历转化为借助于蚁狮优化算法结合项头表在频繁模式树上路径的搜索，对搜索到的路径即关联规则利用适应度函数进行评估并保存，挖掘出最佳关联规则。本发明不同于频繁模式增长算法的完全遍历，而是借助于蚁狮优化算法从启发式角度进行智能搜索，有效缩短了关联规则挖掘所耗时间，相比于传统关联规则挖掘算法，该发明更能适应海量数据的关联规则挖掘。

关键词：关联规则挖掘频繁模式优化算法关联规则遍历搜索频繁模式增长算法关联规则提取适应度函数海量数据智能搜索启发式算法挖掘保存评估转化改进

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基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法

基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法

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作者：叶志伟董达伟曹羽 430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号

标准号: CN111125182A

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一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2005年第5期33卷 49-51,54页

作者：王天江张永俊华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

提出了一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法(CBCPFPgrowth算法).算法利用扩展项集表征约束,通过加入最大支持度和项出现位置的约束,并利用最小支持度、最小置信度、关联规则数量的约束有效地在算法执行之初和算法执行过程中删除了... 详细信息

提出了一种快速基于约束的医疗图像关联分类算法(CBCPFPgrowth算法).算法利用扩展项集表征约束,通过加入最大支持度和项出现位置的约束,并利用最小支持度、最小置信度、关联规则数量的约束有效地在算法执行之初和算法执行过程中删除了冗余模式和规则,通过将频繁项集进行划分并在多个处理器上独立执行,充分利用多处理器协同工作的处理能力,使算法具有并行和分布处理的可扩展性.算法在满足医疗图像领域高精确度,高稳定性要求的同时提高了算法运行效率和医疗图像分类的有效性.

关键词：关联分类医疗图像数据挖掘频繁模式增长算法

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基于Spark的并行频繁项集挖掘算法

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计算机集成制造系统 2023年第4期29卷 1267-1283页

作者：毛伊敏吴斌许春冬张茂省江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 西安交通大学人居环境与建筑工程学院陕西西安710000

针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(... 详细信息

针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(SNMF),通过提供支持度计数查询和分解储存支持度计数的矩阵,解决了创建条件FP-tree的时空效率低的问题;其次,提出基于遗传算法的分组策略(GS-GA),均衡分配频繁1项集至各节点,解决了节点间的通信开销大的问题;最后,提出高效缩减树结构策略(ERTSS),缩减FP-tree树结构,解决了冗余搜索的问题。实验结果验证了PAFMFI-Spark算法的可行性以及相较于其他挖掘算法的性能优势,所提算法能有效适应各种数据的频繁项集挖掘。

关键词：大数据 Spark框架并行频繁项集挖掘频繁模式增长算法非负矩阵分解

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一种单遍扫描频繁模式树结构

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计算机工程 2010年第14期36卷 32-33页

作者：谭军卜英勇杨勃中南林业科技大学计算机学院长沙412006 中南大学机电工程学院长沙410083

针对频繁模式增长算法无法适应数据流的无限性和流动性的特点,提出一种新颖的FP-tree的变形结构-SP-tree,只需单遍扫描便能容纳全部数据库信息。为使SP-tree具有与FP-tree一样良好的压缩性能,给出一种有效的动态重构树的方法,称为宽度... 详细信息

针对频繁模式增长算法无法适应数据流的无限性和流动性的特点,提出一种新颖的FP-tree的变形结构-SP-tree,只需单遍扫描便能容纳全部数据库信息。为使SP-tree具有与FP-tree一样良好的压缩性能,给出一种有效的动态重构树的方法,称为宽度排序方法,该方法能够在挖掘过程中动态地逐条分支地重构树,最终产生一棵频繁递减的前缀树。实验结果表明,SP-tree的压缩性能优于其他单遍扫描的前缀树结构。

关键词：数据流频繁模式增长算法单遍扫描模式树宽度排序方法

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一种新的关联规则挖掘算法研究

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计算机应用研究 2008年第10期25卷 2962-2964,2969页

作者：韦玉科汪仁煌李江平陈群广东工业大学自动化学院广州中医药大学基础医学院广州510405

通过分析数据关联的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法高效性方面作了进一步研究,提出了更准确的支持度和置信度定量描述方法和关联关系强弱的定量描述方法。同时,改进了FP-growth挖掘算法,并应用于中医舌诊临床... 详细信息

通过分析数据关联的特点和已有的关联规则挖掘算法,在定量描述的准确性和算法高效性方面作了进一步研究,提出了更准确的支持度和置信度定量描述方法和关联关系强弱的定量描述方法。同时,改进了FP-growth挖掘算法,并应用于中医舌诊临床病例数据库挖掘实验中,可成功准确地提取中医舌诊诊断规则。测试结果表明该算法速度快、准确度高。

关键词：数据挖掘关联规则频繁模式增长算法频繁模式树中医诊断

来源：评论

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