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提出一种采用图形处理器挖掘闭合频繁项集的方法，用二进制数据表示项集，利用单指令多数据的体系结构实现并行计算，结合项集索引树，可以提高项集支持度计算和项集查找的速度。在2种数据集上的实验结果表明，该方法能够用更少的空间保存频繁项集的全部信息，并减少挖掘时间。
基于GPU的闭合频繁项集挖掘方法
【摘 要】
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提出一种采用图形处理器挖掘闭合频繁项集的方法，用二进制数据表示项集，利用单指令多数据的体系结构实现并行计算，结合项集索引树，可以提高项集支持度计算和项集查找的速度。在2
【机 构】
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中央财经大学信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年14期
【基金项目】
：
中央财经大学“211工程”三期基金资助项目
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