分布式CanTree算法：高效关联规则挖掘与更新

"基于CanTree的分布式关联规则挖掘及更新算法" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一项关键的技术，用于发现数据集中物品集之间的有趣关系。随着大数据时代的到来，大型数据库通常以分布式的方式存储，这就对关联规则挖掘算法提出了新的挑战。郑晓飞的这篇论文研究了如何在分布式环境中有效地进行关联规则挖掘以及应对数据库动态变化的更新问题。 论文提出了一种基于CanTree（canonical-order tree）结构的分布式关联规则挖掘算法。CanTree是一种特殊的树形结构，它以固定的项目顺序来组织数据，这有助于优化挖掘过程。在传统的FP-tree（频繁模式树）结构中，当数据库发生更新时，需要重新构建整个树，而CanTree结构则能够克服这一不足，仅针对更新的数据进行处理，从而节省了大量的计算资源。 论文详细阐述了如何在分布式数据库中应用CanTree算法。首先，数据被分割到不同的站点，每个站点独立地使用CanTree结构进行挖掘。接着，站点之间通过通信交换各自挖掘出的局部频繁模式，然后整合成全局频繁模式。这种分布式策略可以显著提高挖掘效率，尤其是在大规模数据集上。 此外，论文还探讨了数据库更新时的处理方法。当某个站点的数据库发生变化时，不需要在整个系统中重新进行挖掘，而是只对更新的事务进行处理，并利用CanTree的特性更新已有的频繁模式，以得到最新的全局频繁模式。这种方法降低了更新成本，提高了系统的响应速度。 关键词涵盖了数据挖掘、分布式数据库以及CanTree，显示了论文的焦点在于利用CanTree解决分布式环境下的关联规则挖掘与更新问题。论文的实例分析证明了该算法的有效性和高效性。 这篇论文对于理解如何在分布式环境中进行高效且灵活的关联规则挖掘具有重要的参考价值，同时对于数据库动态更新的处理策略提供了创新性的解决方案。CanTree结构的应用为解决大数据背景下数据挖掘的实时性和效率问题提供了新的思路。