【摘 要】
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两阶段抽样算法从海量数据集中抽取样本数据用于数据挖掘，当数据集规模过大时算法效率偏低，当数据集规模过大且为稀疏数据集时抽样精度偏低。本文改进了传统两阶段抽样算法，提出
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目(2006ABA082)
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两阶段抽样算法从海量数据集中抽取样本数据用于数据挖掘，当数据集规模过大时算法效率偏低，当数据集规模过大且为稀疏数据集时抽样精度偏低。本文改进了传统两阶段抽样算法，提出新的抽样算法EAFAST，可自适应地调节算法参数，而且能充分利用历史信息进行启发式搜索。实验证明，EAFAST算法可同时提高算法效率和抽样精度，弥补了传统算法的不足。
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