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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2009年
5期
71-72
,共2页
空间数据挖掘%空间伴生模式%投影树%频繁模式
空間數據挖掘%空間伴生模式%投影樹%頻繁模式
공간수거알굴%공간반생모식%투영수%빈번모식
现有的大多数空间伴生模式挖掘算法采用类似Apriori生成方法,通过白底向上,逐层检验的方式挖掘频繁模式.本文提出了一种新的基于伴生模式行实例投影树CPRIP-Tree(Co-LDcation Pattem Row_Instance Pmiection Tree)的挖掘算法,该算法通过实例查找方式生成伴生模式行实例以构建CPRIP-Tree,并在其基础上上直接挖掘频繁模式.最后通过模拟数据实例分析证明了该算法较基于Apdori算法具有更高的挖掘效率.
現有的大多數空間伴生模式挖掘算法採用類似Apriori生成方法,通過白底嚮上,逐層檢驗的方式挖掘頻繁模式.本文提齣瞭一種新的基于伴生模式行實例投影樹CPRIP-Tree(Co-LDcation Pattem Row_Instance Pmiection Tree)的挖掘算法,該算法通過實例查找方式生成伴生模式行實例以構建CPRIP-Tree,併在其基礎上上直接挖掘頻繁模式.最後通過模擬數據實例分析證明瞭該算法較基于Apdori算法具有更高的挖掘效率.
현유적대다수공간반생모식알굴산법채용유사Apriori생성방법,통과백저향상,축층검험적방식알굴빈번모식.본문제출료일충신적기우반생모식행실례투영수CPRIP-Tree(Co-LDcation Pattem Row_Instance Pmiection Tree)적알굴산법,해산법통과실례사조방식생성반생모식행실례이구건CPRIP-Tree,병재기기출상상직접알굴빈번모식.최후통과모의수거실례분석증명료해산법교기우Apdori산법구유경고적알굴효솔.
