【摘 要】
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计算机应用为降低中医（TCM）方剂频繁模式挖掘过程中对经验参数的依赖，提高挖掘结果的准确性，针对中医方剂的数据特点，提出一种基于带权无向图的Top-Rank-k频繁模式挖掘算法。该算
【机 构】
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黑龙江大学计算机科学技术学院,黑龙江省数据库与并行计算重点实验室黑龙江大学
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(81273649);黑龙江省自然科学基金面上项目(F201434);黑龙江大学研究生创新科研项目重点项目(YJSCX2016-018HLJU)~~
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计算机应用为降低中医（TCM）方剂频繁模式挖掘过程中对经验参数的依赖，提高挖掘结果的准确性，针对中医方剂的数据特点，提出一种基于带权无向图的Top-Rank-k频繁模式挖掘算法。该算法可以直接挖掘出频繁k-itemset（kt〉3）而无需产生1-itemset和2-itemset，并随之快速回溯到核心药物组合的频繁项集所对应的方剂信息；此外，采用一种动态位向量（DBV）的压缩机制对无向图中边的权重进行压缩存储，以有效地提高算法的空间存储效率。分别对中医方剂数据集、真实数据集（Chess、Pumsb和Ret
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