【摘 要】
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多数基于FP-growth思想的频繁模式挖掘算法存在建树过程复杂、支持度计算繁琐的问题。针对这些问题,提出一种基于位编码链表(Bitmap-Code List,BC-List)的频繁项集挖掘算法(B
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目(No.19JCZDJC40000)
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多数基于FP-growth思想的频繁模式挖掘算法存在建树过程复杂、支持度计算繁琐的问题。针对这些问题,提出一种基于位编码链表(Bitmap-Code List,BC-List)的频繁项集挖掘算法(BC-List Frequent Itemsets Mining,BCLFIM)。该算法首先采用基于位图表示的节点编码模型生成位图树(BC-tree),以BC-tree的节点信息作为数据结构通过按位运算来快速获取BC-List的节点集,避免了复杂的交集运算,提高了连接效率;其次通过使用超集等价和支持度计数剪枝策略
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