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采用MIS-tree结构保存频繁模式的信息提出了基于频繁模式增长挖掘原型的CFP-tax算法,该算法可避免候选集的生成和高代价的数据库扫描并能高效地找出数据库中所有频繁项集.基于虚拟数据集对算法的性能进行了评估,结果表明CFP-tax算法比经典的MMS-Cumulate算法性能有显著的提高.
基于FP树的多最小支持度广义关联规则挖掘算法
【摘 要】
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采用MIS-tree结构保存频繁模式的信息提出了基于频繁模式增长挖掘原型的CFP-tax算法,该算法可避免候选集的生成和高代价的数据库扫描并能高效地找出数据库中所有频繁项集.基
【机 构】
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暨南大学计算机科学系
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2007年12期
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