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提出了基于位对象的最大频繁模式挖掘算法．算法中，用位对象表示数据，并用位对象概念改进FP-Tree．用深度优先搜索策略，通过压缩数据库，并用位对象的特性简化模式支持度的计数，使挖掘时不需产生条件FP-Tree和候选项目集，以提高最大频繁模式的挖掘效率．实验结果验证了BFP-Miner的有效性．
基于位对象的最大频繁模式挖掘算法
【摘 要】
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提出了基于位对象的最大频繁模式挖掘算法．算法中，用位对象表示数据，并用位对象概念改进FP-Tree．用深度优先搜索策略，通过压缩数据库，并用位对象的特性简化模式支持度的计数，使挖掘
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术系
【出 处】
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西南交通大学学报
【发表日期】
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2008年4期
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目（2005F13）,陕西省教育厅专项科研基金资助项目（06JK248）.
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