TY - JOUR ID - TI - EXTRACTING ASSOCIATION RULES FROM DISTRIBUTED ASSOCIATION RULES AU - Rawia Tahrir Saleh Kadoori AU - Emad Kadum Jabbar Alfatly PY - 2008 VL - 49 IS - 1 SP - 220 EP - 230 JO - Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم SN - 00672904 23121637 AB - Mining for associations rules between items in large transactional distributed databases is a central problem in the field of knowledge discovery. When distributed databases are merged at single machine to mining knowledge it will required large capacity of storage, long execution time in addition to that; transferring a huge volume of data over network might take extremely much time and also require an unbearable financial cost.In this paper proposed algorithm is presented toward saving communication costover the network, central storage cost requirements, and accelerating required execution time. The algorithm consist of two parts: Part one: Extracting Association Rules for Distributed Association Rules (EAR4DAR) Algorithm; aims to extract association rules for distributed association rules instead of extracting the association rules from a huge quantity of distributed data located at several sites.This is done by collecting the local association rules from each site and storing them in a file. These Local Association Rules turn in series of operations to produce association rules over the whole distributed systems. Part two: Association Rules_map (AR_map) algorithm aims to get association rules by using AND logic operation which is suitable for representing association relations between items,since it gives indication for finding a relation or not. Additionally, this algorithm uses Karnough_map (K_map) propriety to reduce the duplicate and to generate accurate and logical results with saving time and storage space.

أن التنقيب عن العلاقات الت ا ربطية بين العناصر في حجم كبير من الحركات لقواعد بيانات موزعة يعتبرمشكلة رئيسية في مجال الأستكشاف المعرفي. وعندما تدمج هذه القواعد البيانية الموزعة في جهاز واحدللتنقيب عن المعرفة سوف يحتاج ذلك الى مساحة خزنية كبيرة ووقت تنفيذي كبير بالأضافة حجم البياناتالمتناقلة عبر الشبكة والتي تحتاج الى وقت و تكلفة عالية جدافي هذا البحث سيتم أقت ا رح خوارزمية التي ستوفر كثي ا ر في التكلفة اللازمة لعملية الأتصال عبر الشبكة وتكلفة متطلبات الخزن المركزي بالأضافة الى الخفض المعدل الزمني اللازم للتنفيذ. و أن هذه الخوارمية تتكونمن جزئين:: EAR4DAR الجزء الأولتهدف هذه الخوارزمية الى أستخلاص علاقات ت ا ربطية من علاقات ت ا ربطية موزعة بدلا من أستخدام بياناتمن كل مركز و تخزينها في (LAR) الم ا ركز ذاتها, و يتم هذا من خلال تجميع العلاقات الت ا ربطية المحليةملف ومن ثم تمر هذه العلاقات الت ا ربطية المحلية المجمعة بسلسلة من العمليات لتنتج علاقات ت ا ربطية للنظامالموزع.الجزء الثانيوالتي تمثل أداة (AND) تهدف هذه الخوارزمية الى الحصول على علاقات ت ا ربطية بستخدام الأداة المنطقيةمناسبة للتعبير عن العلاقات الت ا ربطية بين العناصر فهي تعطي مؤشر واضح و سريع الى وجود أو عدمالذي ساعد من خلال (karnough-map) وجود علاقة ت ا ربطية بالأضافة الى أستخدام الكارنوف مابخصائصه على أخت ا زل التك ا رر و توليد علاقات أكثر دقة مع توفير الوقت و المساحة الخزنية. ER -