【摘 要】
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以TOP-k-Closed Miner算法为基础,提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM.该算法用位向量表示数据集,同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略.实验表明,Index-FIM算法在
【机 构】
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郑州大学信息工程学院; 河南城建学院计算机科学与工程系;
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以TOP-k-Closed Miner算法为基础,提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM.该算法用位向量表示数据集,同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略.实验表明,Index-FIM算法在稀疏数据集上挖掘频繁项集具有较高的执行效率.为得到能直接用于预测的有效信息,提出基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法(CARM).通过对已挖掘出的各频繁项集中的频繁项进行相关性计算,得到频繁项之间的互补替代关系,并以互补替代关系图(CAG)的形式直观表示,便于决策者做出准确、合理的判断.实验表明,CAG比频繁项集表示的信息更有效、更精确.
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