【摘 要】
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数据挖掘技术在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色,频繁项集挖掘作为数据挖掘最活跃的研究领域之一,具有广泛的应用。近年来,随着信息采集技术和数据处理技术
【机 构】
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南京邮电大学现代邮政学院,南京邮电大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373135,61672299);国家自然青年科学基金(61702281,20140883);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20140883,BK20140894,BK20150869)
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数据挖掘技术在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色,频繁项集挖掘作为数据挖掘最活跃的研究领域之一,具有广泛的应用。近年来,随着信息采集技术和数据处理技术的快速发展,针对不确定数据的频繁项集挖掘引起广泛的关注。然而,面向不确定数据集的加权频繁项集挖掘,由于项目权重值的引入使得加权频繁项集不再满足向下闭包特性,无法对频繁项集的搜索空间进行压缩,时间效率较低。因此,文中提出一种基于Top-K查询的不确定数据加权频繁项集挖掘算法(top-kfrequent itemset mining,TK-FIM),
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