| 基于相似性的分布式数据挖掘 |
| |
| 引用本文： | 郑荔平.基于相似性的分布式数据挖掘[J].漳州师院学报,2010(3):36-39. |
| |
| 作者姓名： | 郑荔平 |
| |
| 作者单位： | 漳州师范学院计算中心,福建漳州363000 |
| |
| 摘 要： | 基于相似性的数据挖掘模型,主要是用于发现分布式资源之间的相似性,利用相似性,融合分布式数据库,减小数据挖掘的规模.本文主要介绍以关联规则中最大频繁项集为基础的一个相似性的度量方法,并根据对得到的相似性值的判断,来决定数据挖掘的数据源的引用规模.
|
| 关 键 词： | 分布式数据挖掘 相似性 最大频繁项集 |
Distributed Data Mining Based on Similarity |
| |
| ZHENG Li-ping.Distributed Data Mining Based on Similarity[J].Journal of ZhangZhou Teachers College(Philosophy & Social Sciences),2010(3):36-39. |
| |
| Authors: | ZHENG Li-ping |
| |
| Institution: | ZHENG Li-ping(Computing Center,Zhangzhou Normal University,Zhangzhou,Fujian 363000,China) |
| |
| Abstract: | This paper proposes a similarity-based distributed data mining（SBDDM） framework which explicitly take the similarity among distributed sources into consideration.This paper presents basic concepts on association mining technology,maximal frequent itemset（MFI）,to introduce a kind of measurement about similarity.It can decide the using scale of DM’s resource by computing similarity’s value. |
| |
| Keywords: | Distribute Data Mining（DDM） Similarity Mining Maximum Frequent Itemsets |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
|
