基于模式分解树的增量挖掘

• 作者: 殷凯 黄树成
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 增量挖掘 关联规则 频繁模式 模式分解树
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2005.03.007

摘要

数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分.频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点.本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘算法.通过合理地组织候选项索引,可以取得较高的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷凯	常州工学院计算机信息工程学院	13	36	3.0	5.0
2	黄树成	常州工学院计算机信息工程学院	5	22	3.0	4.0