【摘 要】
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针对当前算法从加权项事务数据库挖掘频繁加权项集(FWI)时效率不高的问题,提出了一种基于加权项集-Tidset树结构的FWI快速挖掘算法。首先,提出了一种加权项集-Tidset树结构;然后,使用最小加权项集阈值和向下闭合性质修剪非频繁节点;最后,利用Diffset策略允许以内存有效方式快速计算项集的加权支持度。实验结果表明,当输入数据库中FWI数较大时,提出的算法明显降低了FWI挖掘时间。相比基于
【机 构】
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河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,武汉理工大学信息工程学院,华中科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70890081）, 河南省科技厅基础与前沿技术研究计划资助项目（142300410334）, 河南省教育厅科学技术研究重点资助项目（14A520085）, 河南省教师教育课程改革项目（2014-JSJYYB-026）
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针对当前算法从加权项事务数据库挖掘频繁加权项集(FWI)时效率不高的问题,提出了一种基于加权项集-Tidset树结构的FWI快速挖掘算法。首先,提出了一种加权项集-Tidset树结构;然后,使用最小加权项集阈值和向下闭合性质修剪非频繁节点;最后,利用Diffset策略允许以内存有效方式快速计算项集的加权支持度。实验结果表明,当输入数据库中FWI数较大时,提出的算法明显降低了FWI挖掘时间。相比基于先验的算法,算法平均可节省99.37%的耗时;相比基于位矩阵的加权频繁项集生成算法,提出的算法可节省99
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