【摘 要】
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为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP.EMHCP算法采用一种
【机 构】
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东南大学经济管理学院,扬州大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70472033,60473012）、国家科技基础条件平台建设资助项目（2004DKA20310）、江苏省自然科学基金资助项目（BK2005047,BK2005046）、江苏省高校“青蓝工程”基金资助项目.
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为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP.EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明,EMH-CP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.
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