%0 Journal Article
%T Parallel Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets<br>挖掘最大频繁项集的并行算法
%A 李庆华
%A 王卉
%A 蒋盛益
%J 计算机科学
%D 2004
%I 
%X 频繁项集的挖掘是数据挖掘的核心内容。本文提出挖掘最大频繁项集的并行算法P-MinMax，它采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价类划分，利用因子项集的完全包含关系在处理机之间贪心分配等价类，根据等价类的需要相应地划分和有选择地复制数据库记录，使各处理机得以异步计算，达到了较好的负载平衡。分析和实验表明，
%K 频繁项集
%K 并行算法
%K 等价类
%K 数据库
%K 处理机
%K 数据挖掘
%K 负载平衡
%K 因子
%K 表示
%K 包含关系
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=3A92506216DA4001&yid=D0E58B75BFD8E51C&vid=4AD960B5AD2D111A&iid=59906B3B2830C2C5&sid=7C72DBC13F2D71EC&eid=03A030BB0C519C60&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=2&reference_num=6