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Cherry:一种无须子集检查的闭合频繁集挖掘算法
被引：18
作者：
陶利民
黄林鹏
机构：
[1] 上海交通大学计算机科学与工程系
来源：
关键词：
关联规则;
闭合频繁集;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
080201 [机械制造及其自动化];
摘要：
通过对一些著名的闭合频繁集挖掘算法(如CLOSET+,FP-CLOSE,DCI-CLOSED和LCMv2等)的研究并结合挖掘理论分析,提出了一种新的挖掘算法Cherry,它基于FP-tree结构,并采用了新颖的CherryItem检测技术,无须在内存中保留闭合频繁集而直接检测出会导致重复的频繁项前缀,从而极大地提高了挖掘效率.性能实验的比较和测试表明,该Cherry算法在低支持度的测试中要优于目前的一些主流挖掘算法,如LCMv2,DCI-CLOSE和FP-CLOSE等.
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页码：379 / 388
页数：10
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