研究文章雷竞技app下载苹果版

研究CT-APRIORI和CT-PRO算法的性能使用压缩结构模式挖掘

文摘

提出了许多算法来提高挖掘频繁模式从事务数据库的性能。模式增长算法和基于FP-tree FP-Growth比候选人更高效的生成和测试算法。在本文中,我们提出一种新的数据结构命名压缩FP-Tree (CFP-Tree)和一个名为CT-PRO执行的算法比目前的算法包括FP-Growth和先验的。节点的数量在一个CFP-Tree可以相应FP-Tree不到50%。CT-PRO经验相比FP-Growth和先验的。CT-PRO也延长矿业非常大的数据库和其可伸缩性评估实验。All these results point CT-PRO as the right candidate for generating a compact version of the original transaction database, which is small in size and which performs frequent pattern mining in a fast and efficient manner

(太太)B.Kalpana博士A.B. Dhivya和太太

阅读全文下载全文