【摘 要】
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针对CUF -grow th算法中项集的期望支持度估算值过大,且挖掘过程中需要反复递归构造条件CUF -tree导致挖掘效率降低这一问题,提出UFIM -Matrix （ Uncertain frequent itemsetm
【机 构】
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常州工学院计算机信息工程学院,常州工学院计划财务处
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20130245)
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针对CUF -grow th算法中项集的期望支持度估算值过大,且挖掘过程中需要反复递归构造条件CUF -tree导致挖掘效率降低这一问题,提出UFIM -Matrix （ Uncertain frequent itemsetm ining-m a trix ）算法.该算法不需要建立树结构,而是利用计算项集估算期望支持度的新方法和矩阵结构来产生规模更小候选项集,能在-定程度上减少计算开销,提高挖掘效率.最后的实验结果也表明了新算法性能更优.
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