31、文档关联度计算与高实用项集并行挖掘方法

文档关联度计算与高实用项集并行挖掘方法

在信息检索和数据挖掘领域，如何准确计算文档之间的关联度以及高效挖掘高实用项集是两个重要的研究方向。本文将介绍基于地球移动距离（EMD）计算文档关联度的方法，以及在垂直分区分布式数据库中并行挖掘高实用项集（HUIs）的方法。

基于EMD的文档关联度计算

EMD的定义

EMD是一种通过Hitchcock运输问题计算的距离尺度，属于线性规划问题。给定两个离散分布，EMD定义为将一个分布转换为另一个分布的最小成本。在求解EMD时，将两个分布表示为已分配元素权重的集合。假设分布P表示为集合$P = {(p_1, w_{p1}), \ldots, (p_m, w_{pm})}$，其中$p_i$表示特征，$w_{pi}$表示特征的权重；分布Q表示为集合$Q = {(q_1, w_{q1}), \ldots, (q_n, w_{qn})}$。

设$p_i$和$q_j$之间的距离为$d_{ij}$，所有特征之间的距离矩阵为$D = [d_{ij}]$，从$p_i$到$q_j$的运输量为$f_{ij}$，总运输量矩阵为$F = [f_{ij}]$。通过求解以下最小成本函数来计算EMD：
$\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}d_{ij}f_{ij} = WORK(P, Q, F)$

在最小化上述成本函数时，需要满足以下限制条件：
1. $1\leq i\leq m, 1\leq j\leq n, f_{ij}\geq 0$
2. $\sum_{j=1}^{n}f_{ij}\leq w_{pi}, 1\leq i\leq m$
3. $\sum_{i=1}^{