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摘要:
事务数据库中频繁模式的挖掘研究作为关联规则等许多数据挖掘问题的核心工作,已经研究了许多年.早期算法大都是Apriori型算法,即首先产生候选集,然后在候选集的基础上找出频繁模式,候选集的产生往往是耗时的,特别是挖掘富模式或长模式时.Jianwei Han等人提出了一种新颖的数据结构FP-tree及基于其上的FP-growth算法,用于有效的富模式与长模式挖掘.由于不同的实现方法可能会导致不同的挖掘效率,该文在讨论FP-growth算法的基础上,采用了几种不同的方法来实现它,并用几个数据库对它们的性能进行了比较.
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文献信息
篇名 FP-growth算法的实现方法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 频繁模式 关联规则 数据挖掘 算法
年,卷(期) 2004,(9) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 174-176
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 4264字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.09.057
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 谢昆青 北京大学信息科学技术学院 37 498 13.0 21.0
2 杜孝平 北京航空航天大学软件学院 8 92 3.0 8.0
3 王新宇 北京大学信息科学技术学院 14 94 3.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
频繁模式
关联规则
数据挖掘
算法
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
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