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【24h】

Parallelizing the Improved Algorithm for Frequent Patterns Mining Problem

机译：并行改进的频繁模式挖掘问题算法

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Mining frequent pattern has been studied for a long time. There were many algorithms introduced and proved their efficiency. But most of them have to rebuild the frequent patterns every time when there are some changes (insert, update or delete) in dataset. Accumulated Frequent Pattern has been introduced recently. It updates existing frequent patterns when there are any changes. But the time complexity is so high. This paper introduces two ways to parallelize the Accumulated Frequent Pattern algorithm and reduce the time complexity.
机译：挖掘频繁模式已经研究了很长时间。引入了许多算法并证明了它们的效率。但是，每当数据集中发生某些更改（插入，更新或删除）时，它们中的大多数都必须重建常用模式。最近已经引入了累积频繁模式。发生任何更改时，它将更新现有的频繁模式。但是时间复杂度很高。本文介绍了两种并行化“累积频繁模式”算法并降低时间复杂度的方法。

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