【摘 要】
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高维数据中挖掘频繁闭合模式的现有算法,是采用基于行枚举的方法,均需迭代产生子表,再从子表中挖掘,算法的执行时间和存储开销很大.为此,提出了快速挖掘高维数据的频繁闭合模式算法FMHCP(Fast Mining Frequent Closed Patterns From High Dimensional Data),只需扫描数据库一次,建立位图转化表,根据表中的两行同时出现的项目集,构造混合树结构.深
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,江苏扬州,225009
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高维数据中挖掘频繁闭合模式的现有算法,是采用基于行枚举的方法,均需迭代产生子表,再从子表中挖掘,算法的执行时间和存储开销很大.为此,提出了快速挖掘高维数据的频繁闭合模式算法FMHCP(Fast Mining Frequent Closed Patterns From High Dimensional Data),只需扫描数据库一次,建立位图转化表,根据表中的两行同时出现的项目集,构造混合树结构.深度优先挖掘出所有的闭合模式,应用剪枝策略,有效地缩小了搜索空间.理论分析和实验表明,算法性能稳定,效率高.
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