【摘 要】
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现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式,从而造成可伸缩性瓶颈,个别算法虽然不生成候选模式,但是计算代价高昂,缺乏有效剪裁,运行效率存在瓶颈。为此,提出一个全新的单阶段不生成候选模式的数据挖掘算法,其创新性有3点:一是基于前缀生长的模式枚举和基于效用上限值评估的剪裁策略;二是基于稀疏矩阵和虚拟投影的效用信息表达;三是节省存储空间的深度优先搜索方法。大量实验表明,新算法的时间效率比现
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61272306）,浙江省自然科学基金资助项目（No.LY12F02024）
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现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式,从而造成可伸缩性瓶颈,个别算法虽然不生成候选模式,但是计算代价高昂,缺乏有效剪裁,运行效率存在瓶颈。为此,提出一个全新的单阶段不生成候选模式的数据挖掘算法,其创新性有3点:一是基于前缀生长的模式枚举和基于效用上限值评估的剪裁策略;二是基于稀疏矩阵和虚拟投影的效用信息表达;三是节省存储空间的深度优先搜索方法。大量实验表明,新算法的时间效率比现有算法高5倍以上,并且内存使用量比现有算法少20%~60%,可伸缩性高。
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