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一种快速的自适应频繁模式挖掘方法

Adaptive fast algorithm for mining frequent itemset

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【Author】 YE Fei-yue~(1,2), WANG Jian-dong~1, ZHUANG Yi~1 (1.College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China; 2.Department of Computer Science and Technology, Jiangsu Teachers College of Technology, Changzhou 213001, China.)

【机构】南京航空航天大学信息科学与技术学院；南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016江苏技术师范学院计算机科学与技术系江苏常州213001；江苏南京210016；江苏南京210016；

【摘要】提出一种自适应的频繁模式挖掘算法:AD-Mine算法.该算法采用超结构,根据计算机可用内存自动确定一次性产生超结构的大小,能够自动适应各类不同特性的数据,进行高效率的频繁模式挖掘工作.同时提出了一种能够有效地减少扫描记录数的新颖的数据库划分方法.更多还原

【Abstract】 An adaptive algorithm, AD-Mine, is put forward to mine frequent patterns. The algorithm can fit (different) conditions and achieve good performance. A alterable hyper-structure is used in AD-Mine. The algorithm can automatically adjust the size of the hyper-structure according to the memory available for accommodating (different) cases of data and mine frequent patterns effectively. A method of partitioning database is brought forward to reduce the counts of scanning records.更多还原

【关键词】数据挖掘；频繁模式；划分数据库；自适应；
【Key words】 data mining； frequent pattern； partition database； adaptive；

【基金】江苏省自然科学基金资助项目(BK2002091);江苏省高校自然科学研究计划项目(03KJD110089).

【文献出处】控制与决策 ,Control and Decision , 编辑部邮箱 ,2004年08期

【分类号】TP311.133
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