基于数据倾斜关联度的数据库高效挖掘方法

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提出一种基于数据倾斜关联度的数据高效算法,首次给出数据倾斜度的概念,利用数据类间特征进行数据倾斜程度的判断,对相似数据进行类间聚类,将数据库中数据特征进行信息相似度计算,计算概念总出现次数时应累加其所有子概念的出现次数。在查询的过程中,充分考虑同一数据属性的多样性,对数据特征加入模型的数量进行约束,减少不必要的繁琐数据特征。判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,实现数据结构的优化。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高海量数据库信息查询的效率。
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