计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2004年
2期
132-134,166
,共4页
佘春东%范植华%孙世新%车著明%唐剑
佘春東%範植華%孫世新%車著明%唐劍
사춘동%범식화%손세신%차저명%당검
数据挖掘%并行处理%关联规则%负载平衡%可扩展性%近似算法%在线算法%离线算法
數據挖掘%併行處理%關聯規則%負載平衡%可擴展性%近似算法%在線算法%離線算法
수거알굴%병행처리%관련규칙%부재평형%가확전성%근사산법%재선산법%리선산법
发现关联规则是数据挖掘的一项重要任务,本文介绍了几种数据挖掘的串行和并行算法.其中IDD算法是一种高效的和易于扩展的发现关联规则的并行算法,然而,当处理器数目增加时,由于负载的失衡导致其效率的严重下降,于是通过引入近似算法成功地解决了这个问题.我们给出了两种近似算法和其性能证明,其一是在线算法,另一种是离线算法.在本文的最后,我们进行了改进的IDD算法的复杂性分析.
髮現關聯規則是數據挖掘的一項重要任務,本文介紹瞭幾種數據挖掘的串行和併行算法.其中IDD算法是一種高效的和易于擴展的髮現關聯規則的併行算法,然而,噹處理器數目增加時,由于負載的失衡導緻其效率的嚴重下降,于是通過引入近似算法成功地解決瞭這箇問題.我們給齣瞭兩種近似算法和其性能證明,其一是在線算法,另一種是離線算法.在本文的最後,我們進行瞭改進的IDD算法的複雜性分析.
발현관련규칙시수거알굴적일항중요임무,본문개소료궤충수거알굴적천행화병행산법.기중IDD산법시일충고효적화역우확전적발현관련규칙적병행산법,연이,당처리기수목증가시,유우부재적실형도치기효솔적엄중하강,우시통과인입근사산법성공지해결료저개문제.아문급출료량충근사산법화기성능증명,기일시재선산법,령일충시리선산법.재본문적최후,아문진행료개진적IDD산법적복잡성분석.
