原文服务方: 南宁师范大学学报(自然科学版)       
摘要:
为提高挖掘频繁项集的效率,在垂直数据格式下,结合分治思想提出一种基于分治策略与位运算频繁项集挖掘算法DC-FIMBII。利用分治将数据库中的事务划分为多个非重叠部分,对每一部分采用位运算求交计算支持度,从而减少操作时项集的规模和项集的比较次数。在mushroom、pumsb_star和 T40I10D100K等数据集上,对DC‐FIMBII、Apriori、Eclat、DF‐FIMBII等算法进行比较。实验表明,DC‐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
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同生项集
基于先验位运算的频繁项集挖掘
频繁项集
Eclat算法
先验
索引表
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
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种基于分治策略与位运算的频繁项集挖掘算法
来源期刊 南宁师范大学学报(自然科学版) 学科
关键词 垂直数据表示 频繁项集 DC-FIMBII算法 分治策略
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-56
页数 7页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
五维指标
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2015(0)
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研究主题发展历程
节点文献
垂直数据表示
频繁项集
DC-FIMBII算法
分治策略
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
南宁师范大学学报(自然科学版)
季刊
2096-7330
45-1408/N
大16开
南宁市明秀东路175号
1983-01-01
中文
出版文献量(篇)
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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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