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数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分.频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点.本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘算法.通过合理地组织候选项索引,可以取得较高的效率.
基于模式分解树的增量挖掘
【摘 要】
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数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分.频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点.本文
【机 构】
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常州工学院计算机信息工程学院
【出 处】
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常州工学院学报
【发表日期】
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2005年3期
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