分布式数据库的约束性关联规则挖掘算法对比与应用

分布式数据库约束性关联规则挖掘是2004年的一项重要研究，发表于《中南大学学报(自然科学版)》第35卷第6期。论文的作者李宏、杜剑峰和陈松乔，来自中南大学信息科学与工程学院，针对分布式数据库特有的结构和约束条件，提出了两种有效的挖掘算法：DMAIC算法和DAMICFP算法。 DMAIC算法是基于经典的Apriori算法进行扩展，它特别强调了在分布式环境下的数据处理，其优点在于可靠性较高，通信协议相对简单。这种算法适合于对通信性能要求不高的分布式数据库场景，因为它能够高效地处理数据，减少不必要的网络通信，适合在资源有限或者通信成本较低的环境中应用。 另一方面，DAMICFP算法则是基于频繁模式树（FP-Growth）的改进，它在保持高效执行效率的同时，注重通信性能的优化。这种算法在处理多项目分布式数据库时表现出色，由于其高效的通信策略，能够在满足较高通信需求的情况下，快速发现关联规则。因此，DAMICFP更适合对通信性能有严格要求的应用场景，如大规模并发项目或实时数据分析。 论文通过实例验证和详细的测试分析，深入剖析了这两种算法的优缺点。DMAIC算法可能在数据处理速度上稍逊于DAMICFP，但其在系统稳定性和资源管理方面的优势使其成为一种实用的选择。而DAMICFP则在处理大量数据和复杂约束条件下展现出了更高的性能。 这项研究对于分布式数据库中的约束性关联规则挖掘提供了重要的理论支持和技术方法，有助于提高数据挖掘的效率和适应性，对于实际的分布式应用具有显著的实际价值。关键词包括数据挖掘、分布式数据挖掘以及约束性关联规则，反映出研究的焦点集中在如何在分布式环境中更智能、更有效地处理和分析数据。这篇论文的文献标识码为A，文章编号为1672-7207(2004)06-0998-06，对于数据库管理和分析领域的研究人员和开发者来说，是一篇值得深入阅读和参考的论文。