【摘 要】
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该文的研究涉及其中两个重要的子问题:关联规则的采掘算法与OLAP数据的组织管理.关联规则的采掘是一个重要的数据采掘问题,有着广泛的实际应用背景.提出了自适应区间配置技术
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该文的研究涉及其中两个重要的子问题:关联规则的采掘算法与OLAP数据的组织管理.关联规则的采掘是一个重要的数据采掘问题,有着广泛的实际应用背景.提出了自适应区间配置技术,能够以极小的成本使数据的逻辑分布更均匀,并且能够自适应地确定合适的区间大小,从而使得动态过程中假候选集的产生明显降低,同时对数据库扫描的总量更少,确保了动态技术在I/O性能上的优势.文中提出了候选集的虚拟分区修剪技术,提出了采掘 关联规则的串行算法AIC.数据仓库是目前数据库技术主要发展方向之一,联机分析处理(OLAP)和数据采掘是基于数据仓库的两类重要的决策支持应用.OLAP系统基于多维的数据模型,即数据文体(data cube).数据文体中的数据虽然往往是稀疏的,但其中存在着互不重叠的密集区域,密集区域包括了大部分的数据点,其余少量的数据点零散地分布在数据方体空间中,因此研究小组提出了基于密集区域的OLAP系统的框架.文中将搜寻密集区域的问题定义为一个优化问题,并且提出了一个基于组块扫措的算法ScanChunk来计算密集区域.研究小组分析了算法的精度和计算复杂度,以及用户输入参数对精度的影响等,最后对算法的性能和精度进行了全面的实验研究.
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