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《基于數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究與實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號UDC指導(dǎo)教師：密級V·?86063學(xué)校代碼：10561學(xué)號：200235300201001華南理工大學(xué)學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究與實現(xiàn)陳立浩申請學(xué)位級別：躚專業(yè)名稱：鹽簋拯丕統(tǒng)結(jié)掏論文提交日期：2005．5論文答辯日期：2005．6學(xué)位授予單位罷曇曇釜夏至磊亍鲺型號暈蓍話-孤答辯委員會主席：水芏像蘭5石殳雹乙．論文評閱人：二二互E酉亙?nèi)谱庌啃祪伸号S著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展和普及，分布式計算的研究在90年代后達到了高潮，目前，在Internet網(wǎng)上分布式計算已非常流行。分布式計算研究主要集中在分布式操作系統(tǒng)研究和分布式計算環(huán)境研究兩個方面。在過
2、去的20多年問出現(xiàn)了大量的分布式計算技術(shù)，如中間件技術(shù)、網(wǎng)格技術(shù)、移動Agent技術(shù)、P2P技術(shù)以及最近推出的WebService技術(shù)等。每一種技術(shù)都在特定的范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用。但是，隨著無線網(wǎng)絡(luò)容量、帶寬的增大，移動設(shè)備的快速發(fā)展和應(yīng)用，開始提出了移動分布式的計算環(huán)境。移動挖掘正是在此基礎(chǔ)上提出的。移動挖掘的最大特點是面向數(shù)據(jù)流。移動設(shè)備資源有限以及數(shù)據(jù)流的高速、無限、隨時間變化的特性給移動挖掘帶來了挑戰(zhàn)。因而，本文作如下研究，以解決在移動平臺上的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的問題。1．充分利用FP一樹的緊密性，在此基礎(chǔ)上利用滑動窗口的近似策略，解決數(shù)據(jù)流高速性，無限性等
3、特點，提出一個基于整個數(shù)據(jù)流歷史頻繁計數(shù)的數(shù)據(jù)流頻繁模式算法DSM—FPI。2．研究FP—Growth頻繁模式生成過程，發(fā)掘內(nèi)在并行性，提出一個適合在移動分布式平臺應(yīng)用的數(shù)據(jù)流頻繁模式挖掘算法DSM．FP2，充分利用移動計算平臺上分散的計算能力；3．在理論分析和實例分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計實現(xiàn)算法，再次通過實驗驗證所提出的兩個算法的正確性和擴展性。與傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法相比較，在保持正確性的基礎(chǔ)上，提高性能，穩(wěn)定性和擴展性。目前對于數(shù)據(jù)流的研究，由于實驗條件不充分，國內(nèi)還開展的很少。本文的研究意義在于通過對傳統(tǒng)算法的改進，設(shè)計出適合移動環(huán)境的算法，對數(shù)據(jù)流挖掘進行有益的
4、探索。關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)流；數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)：頻繁模式樹；模式增長AbstractWiththefastdevelopmentanddisseminationofnetwork，researchondistributedcomputingreachesitsclimaxin1990s．Andnowadays，distributedcomputationispopularintheInternet．Researchersofdistributedcomputationfocusontwoaspects，distributedoperatingsystemanddistrib
5、utedcomputingenvironment．Andinthelast20years，manycomputingtechnologiescameintobeing，suchasmid—waretechnology，gridcomputing，mobileagent，P2PtechnologyandrecentlytheWebService．Eachtechnologyiswidelyappliedinaparticularfield．However，withgrowthofwirelessnetworkbandwidthandcapacityanddevel
6、opmentandapplicationofmobiledevice，mobiledistributedcomputingenvironmentisputforward。Inthissense，mobileminingisbroughtup．Themostsignificantcharacteristicofmobileminingistohandledatastreams．Datastreamishighspeed，infiniteandtimevarying，whichwithlimitedresourceinmobiledeviceflingsdownac
7、hallengetomobilemining．Therefore，thisthesisdoessomeresearchestosolveproblemsofminingassociationrulesonmobileplatform．1．CompactnessofFP·Treeiswellmadeuseof．Basedonthis，approximationpolicyofslidingwindowsisusedtomeetthechallengesofhighspeedandinfinity．Andthen，adatastreamfrequentpattern
8、algorithmbas
