暂无评论
针对当前算法从加权项事务数据库挖掘频繁加权项集（FWI）时效率不高的问题，提出了一种基于加权项集-Tidset树结构的FWI快速挖掘算法。首先，提出了一种加权项集-Tidset树结构；然后，使用最小加
基于不确定数据的频繁项集挖掘算法已经得到了广泛的研究。对于记录用户敏感信息的不确定数据，攻击者可以利用自己掌握的背景信息，通过分析基于不确定数据的频繁项集从而获得用户的敏感信息。为了从不确定的数据集中
满足差分隐私的频繁项集挖掘算法的设计与实现，李正义，双锴，本文专注于提出一种满足差分隐私的频繁项集挖掘算法，在提供高数据可用性的同时提供高强度的隐私保护。由于数据库中可能存在长度
挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段，是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点，提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据；采用直
基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法
频繁模式挖掘的模式数量通常过于巨大，在实际应用中只有少量的频繁模式被使用。Top-k频繁模式挖掘通过排列模式频数限制频繁模式的数量，有效提高了算法效率。提出了TPN（Top-k-Patternsbas
Apriori算法的C语言描述可运行数据挖掘的经典算法
Delphi的数据挖掘Apriori算法源码.
用于频繁子图的挖掘算法,目前效率基本是高于gindex的两倍
频繁模式挖掘是数据挖掘中一个重要课题，它从海量数据中找到频繁出现的模式，例如频繁集，频繁序列等。这里介绍了一种基于模式增长的频繁子树挖掘算法PrefixTreeESpan是中文文档哦！
暂无评论