【摘 要】
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分析了在大型事务集合发现频繁模式的特点,给出了一个改进算法(称为AprioriAdjust算法),同时,发展了两项技术:(1)提出了事务集合的压缩过程.(2)展示了一种基于统计模式的方法
【机 构】
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清华大学信息系统与工程实验室、清华大学软件学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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分析了在大型事务集合发现频繁模式的特点,给出了一个改进算法(称为AprioriAdjust算法),同时,发展了两项技术:(1)提出了事务集合的压缩过程.(2)展示了一种基于统计模式的方法来评价序列的支持度,在该方法中,考虑了整个过程中每一趟的支持度均值的收敛性,以进行有效的候选频繁集的剪枝.此外,还讨论了实验结果.比较AprioriTID算法,研究展示,AprioriAdjust算法在进行大型事务集合的挖掘时更有效,可扩展性更强.
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