不生成候选集的频繁模式数据挖掘

现有各种轨迹分析主要利用聚类方法从多用户轨迹中挖掘公共停留点、计算用户相似度以发现热点、提取近似人群的公共属性，对同一用户计算相似度也无商业价值，因此很少对单用户轨迹分析展开研究。提出了基于地点语义的

利用元学习技术提出了一种分布式挖掘频繁闭合模式算法；为适应不同的分布式环境，还给出了该算法的一个变种；最后通过实验讨论了不同分布式下选取算法的策略。算法具有挖掘效率高、通信量少、可靠性高的特点，适合分

模式树是目前频繁项集挖掘最常用的数据结构，使用模式树可以有效地将数据库压缩于内存，并在内存中完成对频繁项集的挖掘。为了进一步提高频繁项集挖掘算法的可扩展性，本文对模式树进行了细致的研究，在此基础上提出

CN 431258TP 计算机工程与科学 第40卷第1期2018年1月 ISSN1007130X ComputerEngineering&ScienceV0140No1Jan2018 文章编号

基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序共享版 一、DataMiningApriori程序 用eclipse打开，把三个测试数据mushroom、accidents和

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