基于最大频繁子图挖掘

频繁函数集的可配置挖掘算法,贾晓斌,唐常杰,函数挖掘是数据挖掘的重要研究方向。传统的函数挖掘有两个局限性:(1) 挖掘目标是单个函数,但单个函数对现实世界中规律的描述能�

频繁模式挖掘 常用的概念 事务数据库 时间ID 项集(item set) 重要算法 Apriori 主要思想就是从大小1开始遍历可能频繁集k当满足V所有集合子集都在之前计算过的频繁集k中且出现次数满足

在松弛循环差集的基础上，依据局部贪心策略对可纳入节点以局部求优的方式来生成请求集的算法，使算法的时间复杂度降低一个数量级，同时所生成的请求集长度仍然保持在2N2N，从而更有利于在通信中推广使用。

如何有效地约简频繁项集的数量是目前数据挖掘研究的热点。对频繁项集进行聚类是该问题的解决方法之一。由于生成子是全体频繁项集的无损精简表示，故对生成子进行聚类与对全体频繁项集进行聚类具有相同的效果。提出了

关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容，频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题，通过对Apriori算法的分析，提出了Inter-Apriori频繁项集

针对现有电网调度运行日志与智能操作票系统功能难以满足调度任务需要的问题,亟需对系统进行技术升级与结构改造。文中设计了一种基于决策树算法的电网调度频繁数据挖掘系统,利用C4.5决策树分类算法的训练自学习

论文研究-一种基于树的频繁模式挖掘算法.pdf, 提出了一种基于树的频繁模式挖掘算法TBA-FP。它以树表示法压缩数据库所含模式信息，将挖掘问题转化为按深度优先策略构造频繁模式树，并引入了虚拟裁剪等优

在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题，而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法－FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库，

基于矩阵的并行化频繁项集挖掘算法，陈晓云，赵娟，在分析并行频繁项集挖掘算法的基础上，提出了一种新的基于矩阵的并行化频繁项集挖掘算法，该并行算法采用主从节点处理模式，利用

基于频繁序列挖掘的后续行程序列推荐，温彦，李珊珊，个性化基于频繁序列挖掘的后续行程序列推荐旅游发展迅速，已有方法主要集中在单个旅游产品的推荐上，而旅游行程存在着明显的序��