Publ3 search

Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4

> Publ3 search

Error:

Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.

Publikační činnost

Probíhá načítání, čekejte prosím...

Typ záznamu:	stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště:	Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název:	Parallel Mining of Fuzzy Association Rules on Dense Data Sets
Citace	Burda, M., Pavliska, V. a Valášek, R. Parallel Mining of Fuzzy Association Rules on Dense Data Sets. In: IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Beijing, China: IEEE, 2014. IEEE, 2014. s. 2156-2162. ISBN 978-1-4799-2072-3.

Podnázev
Rok vydání:	2014
Obor:	Informatika
Počet stran:	7
Strana od:	2156
Strana do:	2162
Forma vydání:	Tištená verze
Kód ISBN:	978-1-4799-2072-3
Kód ISSN:	1098-7584
Název sborníku:	IEEE International Conference on Fuzzy Systems
Sborník:	Mezinárodní
Název nakladatele:	IEEE
Místo vydání:	Beijing, China
Stát vydání:	Sborník vydaný v zahraničí
Název konference:	IEEE International Conference on Fuzzy Systems
Místo konání konference:	Beijing, China
Datum zahájení konference:
Typ akce podle státní příslušnosti účastníků:	Celosvětová akce
Kód UT WoS:
EID:

Klíčová slova anglicky:	fuzzy association rules opus algorithm parallelization
Popis v původním jazyce:	The aim of this paper is to present a scalable parallel algorithm for fuzzy association rules mining that is suitable for dense data sets. Unlike most of other approaches, we have based the algorithm on the Webb's OPUS search algorithm. Having adopted the master/slave architecture, we propose a simple recursion threshold technique to allow load-balancing for high scalability.
Popis v anglickém jazyce:

Seznam ohlasů

Ohlas

R01:	RIV/61988987:17610/14:A1501BDK

Complementary Content

${loading}