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一種新的頻繁項集挖掘算法
首先對傳統(tǒng)集合操作進行了擴展,提出基于擴展集合操作的最大頻繁項集生成算法FIS-ES,并從理論和實驗上對算法的復雜度進行了詳細的分析.實驗表明,在最小支持度較小的情況下,FIS-ES比Apriori算法具有更快的挖掘速度、更少的空間占用等優(yōu)點,與Apriori有很好的互補性.
作 者： 劉德喜 何炎祥 邢顯黎 LIU De-xi HE Yan-xiang XING Xian-li 作者單位： 劉德喜,LIU De-xi(武漢大學,計算機學院,湖北,武漢,430079;襄樊學院,物理系,湖北,襄樊,441053;武漢大學,語言與信息研究中心,湖北,武漢,430079)何炎祥,HE Yan-xiang(武漢大學,計算機學院,湖北,武漢,430079;武漢大學,語言與信息研究中心,湖北,武漢,430079)
邢顯黎,XING Xian-li(襄樊學院,物理系,湖北,襄樊,441053)
刊 名： 計算機應用研究 ISTIC PKU 英文刊名： APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS 年，卷(期)： 2007 24(2) 分類號： P208 TP393 關(guān)鍵詞： 擴展集合操作 關(guān)聯(lián)規(guī)則 FIS-ES算法【一種新的頻繁項集挖掘算法】相關(guān)文章：
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