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增强相交算法使用前缀树识别事务的封闭在数据挖掘频繁项集

文摘

挖掘频繁项集是数据挖掘的基本任务。不幸的是频繁项集描述数据的数量往往太大理解。这个问题已经被压缩表示的频繁项集的子集合的频繁项集只包含频繁项集,不能从其他推导出频繁项集的子集合,使用一些推理规则。大多数已知的频繁项目集挖掘方法列举候选项集,确定他们的支持,和删除失败的候选人到用户指定的最小支持。除了这个方案我们可以用交叉的方法识别频繁项目集。闭频繁项集可以表示为一个子集的交集给定的事务。随着事务数据库的增加,前缀树的规模也变得很难处理。实验来找出前缀树的高效的内存利用率。改善被建议减少的总数前缀树中的分支导致降低它的大小

Veenita Gupta, Neeraj Kumar说,Praveen库马尔

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