原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为提高频繁项集的产生效率,提出一种在垂直数据表示下,基于先验位运算的频繁项集挖掘算法(A-FIMBII).该算法建立从项集合到事务的索引,利用先验性质减少候选集的产生,通过位运算计算支持度.与Apriori、Eclat算法进行了比较,实验表明,A-FIMBII具有更高的效率.
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一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法
数据挖掘
频繁闭项集
矩阵
位运算
同生项集
一种基于分治策略与位运算的频繁项集挖掘算法
垂直数据表示
频繁项集
DC-FIMBII算法
分治策略
基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法
加权频繁项集
加权支持度
位图加权树
按位运算符
差集策略
快速挖掘最大频繁项集
数据挖掘
关联规则
最大频繁项集
频繁模式矩阵
内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于先验位运算的频繁项集挖掘
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 频繁项集 Eclat算法 先验 索引表
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2610-2612
页数 3页 分类号 TP18|TP301
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.09.012
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 王洪国 山东师范大学信息科学与工程学院 44 455 13.0 19.0
2 邵增珍 山东师范大学信息科学与工程学院 60 455 12.0 18.0
3 张岳 山东师范大学信息科学与工程学院 8 31 2.0 5.0
4 赵建秀 2 30 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (17)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
频繁项集
Eclat算法
先验
索引表
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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