机译:考虑噪声约束的加权近似闭合频繁模式的有效挖掘方法
Department of Computer Engineering, Sejong University, Seoul, South Korea;
Department of Electronics Engineering, Konkuk University, Seoul, South Korea;
Data mining; approximate bound; weighted approximate closed pattern mining; noise constraints;
机译:具有减少长度的支持约束的加权频繁模式的有效挖掘
机译:基于权重的方法:频繁的图形模式采用长度减少支持约束使用加权最小的有效扩展
机译:一种从加权项目交易数据库中挖掘频繁的加权封闭项目集的有效方法
机译:使用加权FP-Tree方法从有向图遍历中有效地挖掘具有权重约束的闭合频繁模式
机译:基于约束的大型数据库交互式频繁模式挖掘算法。
机译:从大型DNA序列数据库中挖掘最大连续频率模式的有效方法
机译:考虑长度降低支持约束的加权频繁图案挖掘方法
机译:在严格块约束条件下的高效闭模式挖掘