FSC--利用频繁项集挖掘估算视图大小

摘要：

本文通过采样确定模型的参数,并将其推广到整个数据集进行估算，提出了一种视图估算的新方法FSC,引入了频繁项集挖掘的思想,在扫描两次数据库后可以得到cube中所有视图大小的估算值，实验证明,与同类算法相比,FSC的精度有较大地提高,特别是针对倾斜度较大的数据集。

关键词： 视图估算 频繁项集 均匀分布 数据倾斜度 数据挖掘

作者: 邹远娅 周皓峰 王晨 汪卫 施伯乐

作者单位: 复旦大学计算机与信息技术系,上海,200433

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十一届中国数据库学术会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 64-70

在线出版日期: 2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）