【摘 要】
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随着信息技术日新月异的发展,在金融、物流以及天体研究等众多领域,时刻都会产生和记录海量的数据。而多数情况下,这些数据都存在着误差或者仅是部分完整的,数据的不确定性导
【机 构】
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上海市公安局网络安全保卫总队,上海数据分析与处理技术研究所,上海交通大学信息安全工程学院
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随着信息技术日新月异的发展,在金融、物流以及天体研究等众多领域,时刻都会产生和记录海量的数据。而多数情况下,这些数据都存在着误差或者仅是部分完整的,数据的不确定性导致传统的数据挖掘方法不再适用于不确定数据。因而提出了一种基于垂直结构的不确定数据频繁模式挖掘算法Pro Eclat。Pro Eclat采用数据集的垂直格式表示,避免了对数据集的多次扫描,使用两阶段模型的频繁项集判断方式,大幅提高了计算效率。实验证明,Pro Eclat伸缩性良好,性能优于同类算法。
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