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摘要:
挖掘和更新最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题.之前的许多研究都是采用Apriori类的候选生成-检验方法或基于FP-Tree的方法,而产生大量候选和动态创建大量FP-Tree的代价太高,特别是在支持度阈值较小或存在长模式时.因此,文章提出了一种最大频繁模式的快速挖掘算法DMFP及更新算法IUMFP.DMFP算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调整前缀树中节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略进行挖掘,而不需要创建条件模式树,从而大大提高了挖掘效率.算法IUMFP充分利用以前的挖掘结果减少发现更新数据中新的最大频繁模式的代价.
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连接项集
项目增长
频繁项集
剪枝
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 最大频繁模式的快速挖掘与更新算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 最大频繁模式 FP-Tree 前缀树 数据挖掘
年,卷(期) 2005,(24) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 23-26,143
页数 5页 分类号 TP311
字数 4661字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.24.006
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 李庆华 华中科技大学计算机科学与技术学院 113 1366 21.0 30.0
2 刘干 华中科技大学计算机科学与技术学院 13 100 6.0 10.0
3 阮幼林 武汉理工大学信息工程学院 10 57 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
最大频繁模式
FP-Tree
前缀树
数据挖掘
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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