计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2008年
17期
47-49
,共3页
余光柱%王亮%易先军%邵世煌
餘光柱%王亮%易先軍%邵世煌
여광주%왕량%역선군%소세황
高维大数据集%频繁闭合模式%减枝策略
高維大數據集%頻繁閉閤模式%減枝策略
고유대수거집%빈번폐합모식%감지책략
高维大数据集对现有的数据挖掘算法提出了挑战.该文把挖掘任务分解为挖掘频繁长模式与短模式2个子问题,提出一种在高维大数据集中挖掘长项集的算法,即inter-transaction.该算法利用了高维数据中长事务相交迅速变短的特性,通过事务的交集运算直接得到长闭合模式,同时采用新的减枝策略,优化了事务交集运算的方法.实验表明,该方法对高维大数据集非常有效.
高維大數據集對現有的數據挖掘算法提齣瞭挑戰.該文把挖掘任務分解為挖掘頻繁長模式與短模式2箇子問題,提齣一種在高維大數據集中挖掘長項集的算法,即inter-transaction.該算法利用瞭高維數據中長事務相交迅速變短的特性,通過事務的交集運算直接得到長閉閤模式,同時採用新的減枝策略,優化瞭事務交集運算的方法.實驗錶明,該方法對高維大數據集非常有效.
고유대수거집대현유적수거알굴산법제출료도전.해문파알굴임무분해위알굴빈번장모식여단모식2개자문제,제출일충재고유대수거집중알굴장항집적산법,즉inter-transaction.해산법이용료고유수거중장사무상교신속변단적특성,통과사무적교집운산직접득도장폐합모식,동시채용신적감지책략,우화료사무교집운산적방법.실험표명,해방법대고유대수거집비상유효.
