【摘 要】
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现有大部分微阵列数据中频繁闭合项集的挖掘需要事先给定最小支持度，但在实际应用中该最小支持度很难确定。针对该问题，提出top-k频繁闭合项集挖掘算法，基于自顶向下宽度优先搜
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与控制学院,阿德莱德大学计算机科学学院
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现有大部分微阵列数据中频繁闭合项集的挖掘需要事先给定最小支持度，但在实际应用中该最小支持度很难确定。针对该问题，提出top-k频繁闭合项集挖掘算法，基于自顶向下宽度优先搜索策略挖掘项集长度不小于min_1的top—k频繁闭合项集，并对搜索空间进行有效修剪，从而提高搜索速度。实验结果表明，该算法的时间性能在多数情况下优于CARPENTER算法。
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