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基于模式分解树的增量挖掘
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作者 殷凯 黄树成 《常州工学院学报》 2005年第3期27-30,共4页
数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分。频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点。本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘... 数据挖掘具有广泛的应用,频繁模式发现是关联规则挖掘问题的重要组成部分。频繁模式的增量挖掘是一个挑战性的任务,已有的几种基于Apriori思想的方法,具有代价太高的弱点。本文提出了一个基于模式分解树,不需要扫描原数据库的增量挖掘算法。通过合理地组织候选项索引,可以取得较高的效率。 展开更多
关键词 模式分解 APRIORI 关联规则挖掘 增量挖掘算法 数据挖掘 组成部分 模式发现 频繁模式 挑战性 数据库 地组织
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