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传统关联分析需要处理大量的频繁项集以得到可用的关联规则。为提高规则的抽取效率,已有多种频繁项集的精简模型被提出。但是目前......
针对传统的挖掘算法在挖掘δ无关集时存在重复生成候选项集、遍历子项集等导致挖掘效率过低的问题,提出一个无关集判断定律,进而给......
频繁项集挖掘是数据挖掘应用中的关键问题,而巨大的频繁项集数目成为了现实应用中的阻碍。为了降低频繁项集数量,使其更加利于应用......
针对关联规则之间存在的冗余性问题,已提出多种精简关联规则模型,但这些模型仍不同程度存在紧致度欠佳、信息丢失或恢复算法复杂的......
生成器是频繁项集精简表示中的一个经典模型,但其传统挖掘算法存在重复生成候选项集,反复扫描数据库得到支持度,需要遍历所有直接......
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传统的频繁核心项集挖掘需多次生成和反复扫描数据库，导致生成效率低下。为此，提出一种快速生成频繁核心项集算法FMEP。该算法使用Ry......
频繁项集挖掘是数据挖掘的一个热点,频繁项集的精简表示有助于减少频繁项集的数量,是频繁项集挖掘中的一个关键性问题。文章在总结......
