Sammanfattning av denna webbsida: Denna studie presenterar en snabb och skalbar multi-objektive association regel gruvteknik med hjälp av genetisk algoritm från stor databas. De objektiva funktionerna som förtroendefaktor, begriplighet och intressanthet kan ses som olika mål för vårt föreningsregelverk och behandlas som den grundläggande indatan till den genetiska algoritmen. Resultatet av vår algoritm är en uppsättning icke-dominerade lösningar. Inom datautvinning ökar dock mängden data snabbt både i storlek och dimensioner. Dessutom tenderar den multiobjektiva genetiska algoritmen (MOGA) att vara långsam jämfört med de flesta klassiska gruvmetoder. För att övervinna dessa svårigheter föreslår vi därför en snabb och skalbar teknik med hjälp av den naturliga parallella bearbetningen av genetisk algoritm och ett homogent särskilt nätverk av arbetsstationer (NOWs). Vår algoritm utnyttjar både data och kontrollparallalism genom att distribuera data som bryts och befolkningen av individer över alla tillgängliga processorer. Det experimentella resultatet visar att algoritmen har hittats lämplig för stor databas med en uppmuntrande hastighet upp.
Författarna i REF föreslog en snabb och skalbar MOGA för gruvdrift QAR från stora dataset med parallell bearbetning och ett homogent nätverk av arbetsstationer.
Multi-objective Genetic Algorithm for Association Rule Mining Using a Homogeneous Dedicated Cluster of Workstations
{'venue': None, 'journal': 'American Journal of Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}