不确定数据中的代表频繁项集近似挖掘

• 作者: 陈凤娟
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定数据 代表频繁项集 近似算法 VC维
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 专栏·Web信息系统及应用
• 页码范围: 266-271
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 4805字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.02.014

摘要

不确定数据的频繁项集挖掘作为很多数据挖掘任务的基本步骤,引起了很多学者的关注.但是当不确定数据集的规模很大时,会产生数目巨大的频繁项集,给后续挖掘工作带来难题.为解决这一问题,论文提出不确定数据集中的代表频繁项集概念,并利用VC维的概念,确定抽样空间,提出一种基于随机抽样的代表频繁项集近似挖掘算法,在保证挖掘效果的前提下,减少了挖掘出的频繁项集的数量,提高算法的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈凤娟		50	48	3.0	4.0