【摘 要】
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通过研究发现,挖掘相联规则算法普遍的问题是潜在频繁项集规模过大,每趟扫描没有减少数据规模.该文提出了多段支持度算法.通过实验发现,当项数很多时所生成的候选项集不能完
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通过研究发现,挖掘相联规则算法普遍的问题是潜在频繁项集规模过大,每趟扫描没有减少数据规模.该文提出了多段支持度算法.通过实验发现,当项数很多时所生成的候选项集不能完全放入内存,导致了算法性能的下降.针对这一问题,该文提出了一种新的思想来优化候选哈希树和内存空间.用候选项集的频繁程度来决定它们在哈希树中的分布,然后把候选哈希树中较频繁的项集放在内存,不频繁的项集放在外存,使得在扫描数据库计算支持度时,大部分操作都能在内存满足,极少需要访问外存.
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