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一种挖掘最大频繁集的算法
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作者 李清峰 王莉 +1 位作者 周伟林 陈火旺 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期661-666,共6页
挖掘频繁项目集是关联规则应用中的关键问题.目前挖掘频繁集主要有 Apriori 算法和频繁树法两大类.本文提出与上述两类算法完全不同的高效挖掘最大频繁集的算法:最小支持数最小组合算法(MSMCA).该算法不产生候选频繁集,能较大减少计算... 挖掘频繁项目集是关联规则应用中的关键问题.目前挖掘频繁集主要有 Apriori 算法和频繁树法两大类.本文提出与上述两类算法完全不同的高效挖掘最大频繁集的算法:最小支持数最小组合算法(MSMCA).该算法不产生候选频繁集,能较大减少计算量的开销.此外,在此算法的研究中,本文提出另一个子课题:重复数列中最小支持数最小组合算法研究. 展开更多
关键词 关联规则 最大频繁集 最小支持最小组合算法(MSMCA) 重复数列最小支持最小组合(msmcra)
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