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J-GLOBAL ID:201702220037285610   整理番号:17A1874171

等価クラス分割に基づく並列頻出アイテム集合マイニングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Parallel Frequent Closed Itemsets Mining Algorithm Based on Equivalence Class Partition
著者 (3件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 454-459  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3271A  ISSN: 1003-0972  CODEN: XSXKFL  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
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大規模データに関する相関ルールマイニングの問題を解決するために,本論文は,同値類に基づく効率的な並列頻出アイテム集合マイニングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,RedReduceフレームワークの下で,等価クラスの発生と分割,データセットの分配,非同期頻出アイテム集合マイニング,および集約を通して,マルチノード間の負荷バランス問題を解決するだけでなく,信頼できる頻繁な閉アイテム集合を得ることができる。実験により,提案したアルゴリズムが,低い効率と冗長な規則の欠点を克服することができ,全体的に高い性能を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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人工知能 
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