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提出了基于位对象的最大频繁模式挖掘算法．算法中,用位对象表示数据,并用位对象概念改进FP-Tree．用深度优先搜索策略,通过压缩数据库,并用位对象的特性简化模式支持度的计数,使挖掘时不需产生条件FP-Tree和候选项目集,以提高最大频繁模式的挖掘效率．实验结果验证了BFP-Miner的有效性． 相似文献
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为提高数据挖掘效率,提出了一种基于分布式的频繁闭合模式挖掘算法——PFCI-Miner.该算法采用任务分布的主从方式,其中主处理器通过发送提出的前缀路径表(PrePthx)将挖掘任务合理划分,而从处理器借助提出的存储树(Trac-tree)挖掘局部频繁闭合模式,最后由主处理器挖掘出全局频繁闭合模式.此外,采用星形拓扑结构,使数据通信只存在于主处理器与从处理器之间,而各从处理器之间无数据通信且不需要同步.在由3台PC机构成的分布式环境下,对合成与蘑菇数据集的实验表明,PFCI-Miner较DP-FP算法、AFCIM算法和DFCIM算法的执行效率分别平均提高了43.66%、42.17%、53.48%和51.86%、47.62%、62.78%. 相似文献
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