spam 频繁序列挖掘算法

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本文是基于GA,GP算法的改进而提出的GNP算法。

Frequent pattern mining source program based on Apriori, FP-Growth and Eclat algorithm

基于关联规则的数据频繁集挖掘算法效率分析，杨舒琴，徐国爱，随着数据库、数据仓库的发展，人们的生产生活被越来越多的数据所包围，同时也催生了数据挖掘技术的出现与发展，人们可以借此从海

MFWSR:数据流上的频繁闭项集挖掘算法，陶克，王意洁，数据流上频繁项集挖掘是数据挖掘有效手段之一相联规则挖掘的重要基础。频繁闭项集挖掘的结果更简洁而又能保留所有频繁项集的结果

Fp-Growth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。

基于频繁项集筛选策略的关联规则挖掘算法，佘名高，陈礼军，在FP增长算法(FP-growth)和划分(Partition)算法的基础上提出了一种基于频繁项集筛选策略的关联规则挖掘的改进算法。提高了FP-

为了提高挖掘的效率和精度，采用代数定义最大频繁项集并建立其数学模型，通过二进制编码将支持度的计算、蚁群算法和遗传算法求解有机地融合，从而提出一种求解该数学模型的遗传蚁群算法。实验表明，该算法挖掘最大频

数据挖掘 移动计算的数据挖掘算法 同时再大数据上的应用

针对大数据中的频繁项集挖掘问题，提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先，根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列，以此解决扫描整个数据集的缺陷。然后，通过FP-G