基于分区的频繁子树挖掘算法研究

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针对基于模式增长原理的嵌入式子树挖掘算法——TreeGrowth(TG)算法挖掘子树过犬与内存消耗大缺点,在分区挖掘思想的基础上,提出了一种新算法——PTG(partition tree growth)算法。PTG算法将数据库划分成多个分区,先用TG算法进行挖掘,得到每个分区的局部频繁子树。根据全局支持数进行筛选,得到全局频繁子树,有效地减少了挖掘的子树,有效地降低了内存的开销。仿真实验结果表明,PTG算法能够解决在大数据集上挖掘时出现内存空间不足的问题,验证了其有效性与健壮性。
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