【摘 要】
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为提高大型数据库中的数据检测的准确率和效率，对并行检测的过程来说，不同挖掘渠道上的数据结构之间存在较强的易构性和动态性，传统的挖掘方法不能适应并行数据库的异构性和高动
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为提高大型数据库中的数据检测的准确率和效率，对并行检测的过程来说，不同挖掘渠道上的数据结构之间存在较强的易构性和动态性，传统的挖掘方法不能适应并行数据库的异构性和高动态性变化的特点，在来回切换的过程中耗时明显，提出一种基于模糊关联规则的大型数据库中的并行高效挖掘方法。利用并行的模糊c均值聚类算法对大型数据库中的数据属性进行聚类得到若干模糊集，通过模糊集软化数据的属性分为不同的边界，利用改进的布尔关联规则的并行挖掘算法搜索频繁项的模糊属性集，最终实现了大型数据库中的数据检测。仿真结果表明，利用改进算法进行大
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