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一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法

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提出一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法PMFIM,通过遍历由频繁2-项集构成的用邻-接矩阵表示的图,寻找图的极大完全子图,从而由极大完全子图顶点序列实现对项集的划分,即挖掘子任务的划分.在同类算法中,将找到的最大频繁项划分为局部最大频繁项集LMFI、可能最大频繁项集PMFI和邻接项集的最大频繁项集的超集SMFI,减少了该类算法合并最大频繁项集的开销,并对算法进行了实现和优化.

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来源
《2007全国开放式分布与并行计算学术年会》|2007年|29-3135|共4页
会议地点南宁
作者
杨仕博; 贺彦琨; 马志新;
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作者单位

中国计算机学会;

微电子学与计算机编辑部;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类并行计算机;
关键词
数据挖掘; 关联规则; 极大完全子图; 频繁项集; 并行算法;
入库时间 2022-08-17 10:16:07

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