基于堆栈模型的数据挖掘算法研究

刘贞; 张小真

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基于堆栈模型的数据挖掘算法研究

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基于关联规则的数据挖掘算法的时空耗费关键主要有两个 :一个是需要对海量事务数据库进行多趟扫描 .另一个是在JOIN运算中产生了大量潜在频繁项集 .提出了利用堆栈模型动态生成频繁项集 ,每次用上次生成结果来产生新的频繁项集 ,边产生边判断 ,把满中最小信任度的频繁项集存放于链表中 ,减少了JOIN运算产生的多余项所占用的空间耗费 .利用事务压缩法来减少事务库数据规模 ,对每次扫描后的事务数据库进行优化 ,从而达到减少空间耗费和扫描规模。

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来源
《西南师范大学学报：自然科学版》 |2002年第3期|312-315|共4页
作者
刘贞; 张小真;
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作者单位

西南师范大学计算机与信息科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
数据挖掘; 关联规则; 堆栈模型; 事务数据库; 频繁项集; 时空耗费;

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