检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2007年第5期28卷 882-885页

作者：吉根林韦素云南京师范大学计算机科学系江苏南京210097

研究人员针对单机环境提出了约束性关联规则的挖掘算法,但它们不适用于分布式环境.为此本文讨论分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘技术,提出一种基于分布式环境的约束性关联规则快速挖掘算法DCAR,其中包括局部约束性频繁项目集挖掘... 详细信息

研究人员针对单机环境提出了约束性关联规则的挖掘算法,但它们不适用于分布式环境.为此本文讨论分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘技术,提出一种基于分布式环境的约束性关联规则快速挖掘算法DCAR,其中包括局部约束性频繁项目集挖掘算法MLFC和全局约束性频繁项目集挖掘算法MGFC.该算法根据布尔约束条件产生向导集,采用一种新的候选项集生成函数Reorder-gen,该函数通过向导集高效地产生分布式环境中满足约束条件的、数量较少且完备的候选项集,并且求解全局约束性频繁项集过程中,传送局部候选项集支持数的通信量为O(n),从而提高了算法的挖掘效率.将本文提出的算法加以实现,实验结果表明DCAR算法高效可行,其效率大约是DMA-IC算法的2-3倍.

关键词：分布式数据挖掘分布式关联规则分布式数据库频繁项目集约束项

网格环境下基于WEKA4WS的分布式矩阵关联规则挖掘算法

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南通大学学报（自然科学版） 2010年第3期9卷 76-82页

作者：郑世明苗壮宋自林陈立解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007

在相关矩阵理论的研究基础上,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库weka为底层支撑,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,提出一种基于矩阵的分布式关联规则算法.该算法不需要进行复杂的寻找频繁... 详细信息

在相关矩阵理论的研究基础上,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库weka为底层支撑,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,提出一种基于矩阵的分布式关联规则算法.该算法不需要进行复杂的寻找频繁项集的过程,直接通过关联矩阵就可以判断出,给出了算法的理论证明,并通过实例验证了算法的正确性、有效性和体系结构的可行性,对于解决分布式关联规则挖掘问题有了一个新的突破.

关键词：网格 weak4ws 分布式关联规则挖掘算法

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基于FDM的关联规则分布式挖掘算法研究

计算机与信息技术 2005年第4期 18-20页

作者：刘群印玉兰山东科技大学信息科学与工程学院山东青岛266510

本文介绍了分布式挖掘关联规则的一般概念。在分析快速分布式关联规则挖掘算法FDM的基础上,给出了一个改进算法,引入一个新的站点作为全局控制点,避免了各局部站点间相互直接通讯,有效地减少了网络间的通信代价。

关键词：分布式关联规则 FDM 全局控制点

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基于分布式数据入侵检测模型研究

中南林业科技大学学报 2010年第3期30卷 147-151页

作者：彭国星湖南工业大学计算机与通信学院湖南株洲412007

在数据挖掘技术应用于入侵检测的研究中,分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法尚不多见。为改善入侵数据增加后,更新算法的效率问题,提出一种基于分布式入侵检测的关联规则快速更新算法TDUA(Trivial Distributed Update of Associati... 详细信息

在数据挖掘技术应用于入侵检测的研究中,分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法尚不多见。为改善入侵数据增加后,更新算法的效率问题,提出一种基于分布式入侵检测的关联规则快速更新算法TDUA(Trivial Distributed Update of Association rules)。算法引入强频繁项目集概念,有效地修剪候选项目集数目,采用共享模式的体系结构,具有通信代价较小,挖掘效率较高的特点。并从理论与实验两个方面验证了算法适应在高速大流量的分布式网络环境下快速准确地建立入侵检测模型。

关键词：计算机科学软件工程分布式关联规则分布式入侵检测更新算法

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基于分布式数据入侵检测模型研究

计算机仿真 2010年第6期27卷 175-178页

作者：彭国星湖南工业大学计算机与通信学院湖南株洲412007

分布式关联规则算法应用于入侵检测的研究是重要研究问题。入侵数据每条记录不长但记录数目在短时间内累积量大,对全局频繁项目集更新算法的执行效率低。为提高效率,由于分布式入侵检测的全局频繁项目集更新算法不多,现提出一种关联规... 详细信息

分布式关联规则算法应用于入侵检测的研究是重要研究问题。入侵数据每条记录不长但记录数目在短时间内累积量大,对全局频繁项目集更新算法的执行效率低。为提高效率,由于分布式入侵检测的全局频繁项目集更新算法不多,现提出一种关联规则快速更新算法(Trivial Distributed Update of Association rules,TDUA)。引入强频繁项目集概念,有效地修剪候选项目集数目,采用共享模式的体系结构进行仿真,结果表明挖掘效率高。实验结果表明,所提出的算法的可行性和有效性。

关键词：分布式关联规则分布式入侵检测更新算法

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基于移动代理的分布式知识发现系统研究

基于移动代理的分布式知识发现系统研究

作者：金剑浙江大学

学位级别：硕士

随着计算技术与网络的飞速发展出现了大量的分布式环境如Internet、Intranet、无线网络等，如何从异构分布的数据中及时发现、整理有价值的知识，是目前知识发现研究领域的热点。针对目前知识发现系统中可扩展性、有效性、可移植性、... 详细信息

随着计算技术与网络的飞速发展出现了大量的分布式环境如Internet、Intranet、无线网络等，如何从异构分布的数据中及时发现、整理有价值的知识，是目前知识发现研究领域的热点。针对目前知识发现系统中可扩展性、有效性、可移植性、适应性、延伸性方面存在的不足，本文提出了基于移动代理的分布式知识发现系统(MA-DKDS，Distributed Knowledge Discovery System based Mobile Agent)。它具有良好的网络计算资源调配能力(移动性)、分布并行计算能力、异步通信能力和网络资源优化能力，并能方便灵活的从异构分布的数据源中，选取、集中和挖掘数据。第一章，对知识发现和知识发现系统的研究和应用现状进行综述，提出本文的研究目标：分析分布式知识发现系统的需求，提出基于移动代理的分布式知识发现系统体系结构，研究移动代理间的通信机制、知识发现过程中的数据预处理和数据挖掘三项关键技术。第二章，介绍传统的知识发现系统架构，分析它们的优缺点。在分析了当前流行的移动Agent技术的基础上，提出基于移动代理的分布式知识发现系统MA-DKDS，并介绍了它的体系结构和工作机理。第三章，研究系统的通信机制，先给出了代理交互过程模型，对交互过程进行建模分析，并为本系统选取了代理系统的连接方式;由于采用KQML语言来实现高层次的通信是广泛采用的方法，本文简单的介绍了这种Agent通信语言，并针对本系统的应用，使用XML技术扩展了KQML的行为原语;同时给出了代理和代理控制中心的结构设计，以及它们之间的交互过程控制原则。第四章，介绍知识发现过程中数据预处理的目标和过程，重点研究分布式环境下数据预处理中的数据集成方式和解决数据不一致性的内容，提出了基于虚拟数据库的数据集成平台方案;从平台的体系结构到各部分组成，都做了详尽的阐述和分析，针对数据不一致性的问题提供详细的解决方法。第五章，介绍分布式数据挖掘的特点、任务和策略，并从分布式关联规则挖掘算法入手，描述同步算法FDM和异步算法DMA的基本概念、基本理论和主要算法步骤，并作了针对性的比较，分析了两种算法的特点和适用场合，最后选择异步算法为本系统的数据挖掘算法。第六章，介绍了将MA-DKDS原型系统应用到“支持知识产权管理的产品创浙江大学硕士学位论文基于移动代理的分布式知识发现系统研究新与均衡生产管理系统研究及其在机床附件行业中的应用”项目中的情况，具体应用体现在知识分类、市场预测和系统数据集成三个方面。第七章，对论文进行了总结，并提出了对未来工作的展望。【关键词l:移动代理、分布式、知识发现、虚拟数据库、分布式关联规则

关键词：移动代理分布式知识发现虚拟数据库分布式关联规则

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分布式最大频繁模式挖掘算法的研究

分布式最大频繁模式挖掘算法的研究

作者：杨莉西安科技大学

学位级别：硕士

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向,而频繁模式挖掘作为其中的一个关键技术和步骤,目前已经取得了较丰硕的成果。然而由于频繁模式挖掘的计算复杂度,因此业界提出了最大频繁模式挖掘问题。最大频繁模式不但隐含了所有的频... 详细信息

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向,而频繁模式挖掘作为其中的一个关键技术和步骤,目前已经取得了较丰硕的成果。然而由于频繁模式挖掘的计算复杂度,因此业界提出了最大频繁模式挖掘问题。最大频繁模式不但隐含了所有的频繁模式,而且某些数据挖掘应用只需挖掘最大频繁模式。此外,随着网络技术和分布式数据库技术的迅速发展,使得分布式挖掘最大频繁模式的研究成为必然。另外,在实际挖掘应用中,由于事务数据库可能发生变化,并且用户可能不断调整最小支持度阈值来寻找更有价值的信息,因此如何对挖掘结果进行有效更新也是一个值得研究的问题。本文的研究工作主要体现在以下几个方面。首先,提出了用于挖掘分布式全局最大频繁模式的DMFP算法。该算法在各站点采用改进的频繁模式树（HSFP-tree）来压缩存储事务数据库,并在HSFP-tree上采用深度优先搜索策略来挖掘各局部最大频繁模式,并通过站点间的相互通信最终得到全局最大频繁模式。由于在挖掘过程中,不需产生条件模式树以及候选模式,从而减少了算法挖掘过程中的时间和空间开销。实验结果表明,该算法具有较好的性能。其次,提出了用于解决最小支持度阈值发生变化时的分布式全局最大频繁模式更新挖掘算法UDMFP。该算法在新的最小支持度阈值下,充分利用已挖掘的结果和频繁模式树,能够快速地进行全局最大频繁模式的更新挖掘。实验结果表明,该更新算法具有较好的执行效率。最后,提出了用于解决数据库记录发生变化时更新挖掘分布式全局最大频繁模式问题的CDMFP算法。该算法通过扫描新添加的数据记录得到新的局部最大频繁模式,并充分利用已建立的频繁模式树以及已挖掘的结果,可有效地降低网络通信量,从而提高更新效率。实验结果表明,该更新算法是行之有效的。

关键词：分布式关联规则全局最大频繁模式更新挖掘频繁模式树

基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘方法研究

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基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘方法研究

作者：尹洁娜辽宁大学

学位级别：硕士

大数据时代的来临造成数据规模急剧增长以及搜索空间逐渐扩大，这对数据挖掘领域提出了新的挑战，面向大规模数据的数据挖掘需求日趋强烈。为解决传统数据挖掘技术在处理大规模数据集和高维数据时有效性及运行效率差的问题，需要改进现... 详细信息

大数据时代的来临造成数据规模急剧增长以及搜索空间逐渐扩大，这对数据挖掘领域提出了新的挑战，面向大规模数据的数据挖掘需求日趋强烈。为解决传统数据挖掘技术在处理大规模数据集和高维数据时有效性及运行效率差的问题，需要改进现有数据挖掘算法以适应大规模数据和高维数据的实际，提高算法在大规模数据下的执行效率、针对性以及挖掘结果的质量。在充分了解垂直频繁模式挖掘的原理及其在大规模数据环境下面临的问题基础上，提出了基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘方法，方法包括基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘算法及为进一步提高算法性能的分布式垂直频繁模式负载均衡策略。其中，基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘算法包含以下三个部分：首先通过抽样算法抽取少量数据样本，对样本生成规则完成属性关联度计算;然后按照属性关联度进行数据分块，将数据分成若干独立的数据块;最后按照数据分块建立垂直频繁模式树，对垂直频繁模式树进行挖掘。由于采用垂直频繁模式存储结构可以保证挖掘出的结果即为全局结果，因此生成规则无需进行合并。分布式垂直频繁模式负载均衡策略首先按照各局部站点的处理能力及网络处理能力进行站点状态的划分，然后根据站点的不同状态完成任务的分配。最后，对本文提出的基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘算法进行了实验分析，实验表明本文提出的基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘算法的时间效率在大规模数据集下优于传统关联规则挖掘算法。采用的负载均衡策略在时间效率及负载均衡度上也优于传统负载均衡策略。综上，本文分为以下三个部分：首先分析研究背景及意义，进行相关文献综述;然后提出基于元数据集成的分布式垂直频繁模式挖掘方法，并为进一步提高算法性能给出分布式垂直频繁模式挖掘负载均衡策略;最后对提出方法进行实验分析及性能评价，并进行总结及展望。

关键词：分布式关联规则元数据集成负载均衡垂直频繁模式数据分块

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基于数据融合技术的电能质量扰动关联分析

电器与能效管理技术 2019年第3期 56-63页

作者：马智远周凯许中广州供电局有限公司电力试验研究院广东广州510410

在复杂电网环境下,电能质量监测系统检测到的扰动事件与设备动作之间可能具有关联特性。现提出一种基于数据融合技术的电能质量扰动关联分析方法:首先,考虑电能质量扰动事件的时间关联特性,提出一种基于移动时间窗的扰动时段划分方法;其... 详细信息

在复杂电网环境下,电能质量监测系统检测到的扰动事件与设备动作之间可能具有关联特性。现提出一种基于数据融合技术的电能质量扰动关联分析方法:首先,考虑电能质量扰动事件的时间关联特性,提出一种基于移动时间窗的扰动时段划分方法;其次,利用实体匹配技术融合同一扰动时段的电能质量数据和电网动作事件数据,鉴于融合数据的空间相似性,采用分布式关联规则分析方法挖掘了扰动事件特征与电网动作、事件成因之间的强关联规则,分析结果具备推广能力;最后,依据实际电网数据,验证了此方法的可行性和有效性。试验结果表明,所提出的方法能分析典型扰动事件特征与事件原因之间的关联特性。该特性对于指导未来电能质量成因分析具有重要意义。

关键词：电能质量数据融合实体匹配分布式关联规则