频繁模式挖掘

DWDM模型实验室APRIORI- 频繁项目集挖掘算法。

这是一篇关于混合移动组的时空同现模式挖掘的论文，值得借鉴和学习。

序列模式是给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集

综述了序列模式挖掘的研究状况。首先介绍了序列模式挖掘背景与相关概念;其次总结了序列模式挖掘的一般方法,介绍并分析了最具代表性的序列模式挖掘算法;最后展望序列模式挖掘的研究方向。便于研究者对已有算法进行

本文是基于GA,GP算法的改进而提出的GNP算法。

针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处

针对Lossy Counting算法,即一个基于计数的确定性方案,提出一种新的基于权重的流数据频繁项挖掘算法(Lossy Weight),扩展了流数据频繁项的作用域。Lossy Weight算法不仅可

在频繁邻近类别集挖掘中，由于用户指定约束条件的动态变化，现有挖掘算法因多次重复扫描空间事务而存在冗余计算，故提出一种频繁邻近类别集的动态约束挖掘算法，其能根据用户发出的动态约束指令，提取满足用户需求的

利用有向项集图来存储事务数据库中有关频繁项集的信息，提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法。它不仅实现了事务数据库的一次扫描，减少了I/O代价，而且可以同时解决好稀

数据挖掘频繁项集是数据挖掘中的重要内容 效率是关键