【摘 要】
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为提高不确定数据集上频繁模式挖掘的效率,针对已有算法在判断是否需要为头表中的某项创建子头表时的计算量比较大的问题,给出一个近似挖掘策略AAT-Mine,以损失小部分频繁项集为代价,提高整个算法的挖掘效率。采用三个不同的典型数据集进行了算法的测试,分别与目前最好的算法和典型算法进行性能对比。实验结果验证了近似算法AAT-Mine的时空效率都得到了提高。
【机 构】
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宁波大红鹰学院信息工程学院,南阳理工学院软件学院,大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61173163）,宁波市自然科学基金资助项目（2013A610115）,宁波大红鹰学院大宗商品专项项目
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为提高不确定数据集上频繁模式挖掘的效率,针对已有算法在判断是否需要为头表中的某项创建子头表时的计算量比较大的问题,给出一个近似挖掘策略AAT-Mine,以损失小部分频繁项集为代价,提高整个算法的挖掘效率。采用三个不同的典型数据集进行了算法的测试,分别与目前最好的算法和典型算法进行性能对比。实验结果验证了近似算法AAT-Mine的时空效率都得到了提高。
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