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摘要:
关联规则是数据挖掘的重要方法之一,它主要用来揭示数据库中项或属性之间的相关性.频繁项集是产生关联的基础和核心.频繁闭项集项集数量远远小于频繁项集,而且包含了频繁项集的全部信息.为了有效压缩事务数据库信息,论文提出了前缀路径图结构,该结构可以存储挖掘所需的全部项集信息,减少扫描数据库次数.并且提出了一种基于前缀路径图的频繁闭项集挖掘算法PGraph-FCIMiner.论文的实验均采用Java语言编写,实验结果证明算法具有较好的执行效率和可扩展性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于前缀路径图的频繁闭项集挖掘算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 数据挖掘 频繁闭项集 前缀路径图
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 2290-2294,2300
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 5562字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.11.043
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 郭东恩 南阳理工学院软件学院 31 85 5.0 8.0
2 张晓民 南阳理工学院软件学院 22 48 4.0 6.0
3 宋薇 南阳理工学院软件学院 15 26 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
频繁闭项集
前缀路径图
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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28
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