基于矩阵的频繁模式挖掘及更新算法

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频繁模式挖掘在数据挖掘领域已经有广泛的应用。然而,对于增量更新频繁模式挖掘研究得不是很多。本文提出了一种新颖的增量更新频繁模式树结构(IUNP_Tree),构建它只需要对数据库扫描一次。此外,提出了基于条件矩阵(conditional matrix)的频繁模式挖掘算(FPBM_Mine)和增量更新算法INUPA,可以有效地处理数据库的增量更新问题。实验表明,该算法是有效的,并且运行效率高于FP-growth算法。
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