检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]复旦大学计算机与信息技术系,上海200433 [2]复旦大学信息管理与信息系统系,上海200433
出 处:《模式识别与人工智能》2008年第1期6-11,共6页Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基 金:国家自然科学基金资助项目(No.60473070)
摘 要:提出一种基于投影和树的闭合频繁模式挖掘的算法.此算法利用一种数据结构:投影和树,把事务投影到这棵前缀树上,它除了可以从空间上紧凑地存放频繁模式外,还建立了层的概念,挖掘时充分利用已有的计算结果,不重复计算.另外挖掘时,算法只对投影和树进行一次遍历,不需要进行耗时的I/O操作,也不需要递归地建立条件FP树而消耗大量的CPU计算资源.实验结果表明在稠密集上,其效率较高.In this paper, a new algorithm for mining closed frequent patterns is presented based on a projection sum frequent items tree. This algorithm projects the transaction base into a projection sum frequent items tree and stores the patterns compactly with the help of tiers. When mining, it can make full use of the existing computational result which has been done without repeat computation. It traverses the projection tree only once and does not need to generate the conditional FP trees dynamically and recursively and it avoids much time-consuming I/O. The experiment shows that it has a high efficiency on dense datasets.
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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