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| 一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法 | |
| 引用本文： | 胡孔法,唐小丽,达庆利,陈崚.一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法[J].东南大学学报(自然科学版),2007,37(4):569-573. |
| 作者姓名： | 胡孔法 唐小丽 达庆利 陈崚 |
| 作者单位： | 1. 东南大学经济管理学院,南京,210096;扬州大学计算机科学与工程系,扬州,225009 2. 扬州大学计算机科学与工程系,扬州,225009 3. 东南大学经济管理学院,南京,210096 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，科技部科技基础条件平台建设计划，江苏省自然科学基金，江苏省高校青蓝工程基金 |
| 摘 要： | 为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效. |
| 关 键 词： | 数据挖掘 频繁闭合模式 行枚举 混合树 |
| 文章编号： | 1001-0505（2007）04-0569-05 |
| 修稿时间： | 2006-11-22 |
Efficient algorithm for frequent closed patterns mining from high dimensional data |
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| Hu Kongfa,Tang Xiaoli,Da Qingli,Chen Ling.Efficient algorithm for frequent closed patterns mining from high dimensional data[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2007,37(4):569-573. | |
| Authors: | Hu Kongfa Tang Xiaoli Da Qingli Chen Ling |
| Institution: | 1. School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 210096 ,China;2. Department of Computer Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225009, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | data mining frequent closed patterns row enumeration compound tree |
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