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摘要:
FP-growth算法是一个频繁集产生算法,与一般的类似于Apriori的频繁集产生算法相比,FP-growth的优点在于它不需要产生大量的候选集,因而在时间和空间上都有很好的效率.从不同角度对FP-growth算法进行了详细的研究,并与经典算法Apriori在性能上作了分析对比.
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加权最大频繁项目集挖掘算法
数据挖掘
关联规则
加权最大频繁项目集
内容分析
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文献信息
篇名 一个不需要产生候选集频繁集挖掘算法的研究
来源期刊 吉林农业大学学报 学科 工学
关键词 数据库 数据挖掘 关联规则 频繁集 候选集
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目 工程技术
研究方向 页码范围 346-349
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 2929字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5684.2003.03.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张勇 吉林工程技术师范学院信息工程学院 18 156 8.0 12.0
2 杨玲 吉林农业大学教育技术中心 6 82 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据库
数据挖掘
关联规则
频繁集
候选集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林农业大学学报
双月刊
1000-5684
22-1100/S
大16开
吉林省长春市新城大街2888号
1979
chi
出版文献量(篇)
3333
总下载数(次)
5
总被引数(次)
33048
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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