计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
2期
72-74
,共3页
潘冬生%章昭辉%代秀娟%杨娟
潘鼕生%章昭輝%代秀娟%楊娟
반동생%장소휘%대수연%양연
协同数据挖掘%关联规则%层次梯度%层次业务数据库
協同數據挖掘%關聯規則%層次梯度%層次業務數據庫
협동수거알굴%관련규칙%층차제도%층차업무수거고
传统的关联规则挖掘算法易形成大量频繁项目集,不适用于异构环境下海量交通数据的挖掘.为此,提出基于层次梯度且无候选项分析的协同数据挖掘算法.采用挖掘主题数据库和层次梯度构建层次业务数据库,逐层深度挖掘局部频繁项.利用弱化熵模型对频繁项主题数据库进行数据分析,并产生关联规则.实验结果表明,该算法适用于无候选项支持的协同挖掘.
傳統的關聯規則挖掘算法易形成大量頻繁項目集,不適用于異構環境下海量交通數據的挖掘.為此,提齣基于層次梯度且無候選項分析的協同數據挖掘算法.採用挖掘主題數據庫和層次梯度構建層次業務數據庫,逐層深度挖掘跼部頻繁項.利用弱化熵模型對頻繁項主題數據庫進行數據分析,併產生關聯規則.實驗結果錶明,該算法適用于無候選項支持的協同挖掘.
전통적관련규칙알굴산법역형성대량빈번항목집,불괄용우이구배경하해량교통수거적알굴.위차,제출기우층차제도차무후선항분석적협동수거알굴산법.채용알굴주제수거고화층차제도구건층차업무수거고,축층심도알굴국부빈번항.이용약화적모형대빈번항주제수거고진행수거분석,병산생관련규칙.실험결과표명,해산법괄용우무후선항지지적협동알굴.
