【摘 要】
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数据挖掘在多尺度研究方面取得了一些成果。然而,多尺度数据挖掘研究还不够深入和完善。目前针对空间和图像数据的研究较多,对于一般数据的多尺度数据挖掘的研究较少。随着大
【机 构】
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河北师范大学数学与信息科学学院,河北师范大学河北省计算数学与应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71271067）, 国家社科基金重大项目（13＆ZD091）, 河北省高等学校科学技术研究项目（QN2014196）, 河北师范大学硕士基金（xj2015003）资助
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数据挖掘在多尺度研究方面取得了一些成果。然而,多尺度数据挖掘研究还不够深入和完善。目前针对空间和图像数据的研究较多,对于一般数据的多尺度数据挖掘的研究较少。随着大数据应用的不断发展,其研究显得尤为重要。针对上述问题,进行了普适的多尺度关联规则尺度转换方法的研究。首先,基于包含度的相似度理论提出频繁项集的处理方法;然后,以图像金字塔为理论基础,提出了多尺度关联规则尺度上推算法MSARSUA（Multi-Scale Association Rules Scaling Up Algorithm）;最后,利用H省
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