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頻繁項集挖掘算法的計算復雜性和生成的頻繁項集數量隨著事務集項數的增加呈指數增長

  • 資源大小:303 K
  • 上傳時間: 2016-08-06
  • 上傳用戶:dingjuan_01
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: 頻繁 項集挖掘 算法 計算

資 源 簡 介

頻繁項集挖掘算法的計算復雜性和生成的頻繁項集數量隨著事務集項數的增加呈指數增長,最小支持度閾值成為控制這種增長的關鍵.然而,實際應用中僅使用支持度閾值難以有效控制頻繁項集的規模.為此定義N個 最頻繁項集挖掘問題,并提出基于支持度閾值動態調整策略的寬度優先搜索算法Apriori和深度優先搜索算法IntvMatrix挖掘N個最頻繁項集.實驗表明,本文的2種方法的效率比樸素方法高2倍以上,特別當N值較低時,本 文方法的效率優勢更為明顯.

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