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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(shù)量隨著事務集項數(shù)的增加呈指數(shù)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(shù)量隨著事務集項數(shù)的增加呈指數(shù)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(guī)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(tài)調整策略的寬度優(yōu)先搜索算法Apriori和深度優(yōu)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(yōu)勢更為明顯.

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