CAJ | 학술논문

随着信息技术日新月异的发展，在金融、物流以及天体研究等众多领域，时刻都会产生和记录海量的数据。而多数情况下，这些数据都存在着误差或者仅是部分完整的，数据的不确定性导致传统的数据挖掘方法不再适用于不确定数据。因而提出了一种基于垂直结构的不确定数据频繁模式挖掘算法ProEclat。ProEclat采用数据集的垂直格式表示，避免了对数据集的多次扫描，使用两阶段模型的频繁项集判断方式，大幅提高了计算效率。实验证明，ProEclat伸缩性良好，性能优于同类算法。
수착신식기술일신월이적발전，재금융、물류이급천체연구등음다영역，시각도회산생화기록해량적수거。이다수정황하，저사수거도존재착오차혹자부시부분완정적，수거적불학정성도치전통적수거알굴방법불재괄용우불학정수거。인이제출료일충기우수직결구적불학정수거빈번모식알굴산법ProEclat。ProEclat채용수거집적수직격식표시，피면료대수거집적다차소묘，사용량계단모형적빈번항집판단방식，대폭제고료계산효솔。실험증명，ProEclat신축성량호，성능우우동류산법。