【摘 要】
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为了能快速、高效地从事务数据库中挖掘所有的频繁项集,提出了一种基于向量和矩阵的VMA高效算法。该算法只需扫描数据库一次,将事物数据库转化到布尔向量中,对频繁1-项集按支
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170255）
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为了能快速、高效地从事务数据库中挖掘所有的频繁项集,提出了一种基于向量和矩阵的VMA高效算法。该算法只需扫描数据库一次,将事物数据库转化到布尔向量中,对频繁1-项集按支持度大小进行非递减排序,排序后在很大程度上减少了用于扩展的k-项集（k〉2）,生成一个2-项集支持度矩阵,由频繁k-项集（k≥2）扩展生成频繁（k＋1）-项集。大量实验结果表明,VMA算法的性能不但明显优于Apriori算法,而且适应于大型事务数据库中频繁项集挖掘。
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