频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而,实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模.为此定义N个 最频繁项集挖掘问题,并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法Apriori和深度优先搜索算法IntvMatrix挖掘N个最频繁项集.实验表明,本文的2种方法的效率比朴素方法高2倍以上,特别当N值较低时,本 文方法的效率优势更为明显.
资源简介:频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而,实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模.为此定义N个 最频繁项集挖掘问题,并提出基于支持度阈值动态调整...
上传时间: 2016-08-06
上传用户:星仔
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上传时间: 2015-11-30
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上传用户:秦莞尔w
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上传时间: 2013-12-18
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上传时间: 2016-08-21
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上传时间: 2016-08-21
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上传时间: 2014-01-09
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上传时间: 2013-12-25
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上传时间: 2014-11-29
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资源简介:目前企业面临的计算环境和过去有很大的变化,许多数据资源能够依靠网络来远程存取,而且越来越多的通讯依赖于公共网络公共网络(如 Internet),而这些环境并不保证实体间的安全通信,数据在传输过程可能被其它人读取或篡改。
上传时间: 2014-01-19
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