【摘 要】
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传统的关联规则挖掘算法易形成大量频繁项目集,不适用于异构环境下海量交通数据的挖掘。为此,提出基于层次梯度且无候选项分析的协同数据挖掘算法。采用挖掘主题数据库和层次
【机 构】
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安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽师范大学高性能计算研究中心
【基金项目】
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安徽高校省级自然科学研究基金资助重点项目(KJ2008A104,KJ2009A096);芜湖市2010年度科技计划基金资助项目
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传统的关联规则挖掘算法易形成大量频繁项目集,不适用于异构环境下海量交通数据的挖掘。为此,提出基于层次梯度且无候选项分析的协同数据挖掘算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度构建层次业务数据库,逐层深度挖掘局部频繁项。利用弱化熵模型对频繁项主题数据库进行数据分析,并产生关联规则。实验结果表明,该算法适用于无候选项支持的协同挖掘。
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