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基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法 被引量：7
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作者 柴玉梅 王春丽 王黎明 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期157-165,共9页
以TOP-k-Closed Miner算法为基础,提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM.该算法用位向量表示数据集,同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略.实验表明,Index-FIM算法在稀疏数据集上挖掘频繁项集具有较高的执行效率.为得到能直接用... 以TOP-k-Closed Miner算法为基础,提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM.该算法用位向量表示数据集,同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略.实验表明,Index-FIM算法在稀疏数据集上挖掘频繁项集具有较高的执行效率.为得到能直接用于预测的有效信息,提出基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法(CARM).通过对已挖掘出的各频繁项集中的频繁项进行相关性计算,得到频繁项之间的互补替代关系,并以互补替代关系图(CAG)的形式直观表示,便于决策者做出准确、合理的判断.实验表明,CAG比频繁项集表示的信息更有效、更精确. 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁项集 互补替代关系 集合枚举树
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