【摘 要】
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提出一个方法,从数据集随机样本中提取高质量的近似频繁项集,具有较高概率保证该近似项集是数据集内真实频繁项集的超集。方法利用统计学习理论中的经验Rademacher复杂度,结
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61562089）资助
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提出一个方法,从数据集随机样本中提取高质量的近似频繁项集,具有较高概率保证该近似项集是数据集内真实频繁项集的超集。方法利用统计学习理论中的经验Rademacher复杂度,结合集中不等式,来获得一个基于数据集样本经验Rademacher复杂度的上界,随后应用项集的近似来推导出一个满足条件的样本大小,并根据该样本大小来挖掘近似频繁项集。实验采用T10I4D100K数据集来评估不同参数组合下的样本大小返回结果的正确率以及运行时间。实验结果表明基于抽样的研究方法具有一定的有效性和正确性,相比现有的基于VC维边界方
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