An Improved Method for Counting Frequent Itemsets Using Bloom Filter

机译：一种使用布隆过滤器计算频繁项集的改进方法

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Shana J.; Venkatachalam T.;
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年度 2015
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1. An Efficient Reduced Pattern Count Tree Method for Discovering Most Accurate Set of Frequent itemsets [J] . Geetha M, R. J. D??Souza International journal of computer science and network security . 2008,第8期

机译：一种有效的减少模式计数树方法，用于发现最准确的频繁项目集
2. Improved methods for extracting frequent itemsets from interim-support trees [J] . F. Coenen, P. Leng, A. Pagourtzis, Software . 2009,第6期

机译：从临时支持树中提取频繁项集的改进方法
3. Enhanced frequent itemsets based on topic modeling in information filtering [J] . Wai Thanthan, Aung Sint Sint International journal of software innovation . 2017,第4期

机译：信息过滤中基于主题建模的增强型频繁项目集
4. Improving Direct Counting for Frequent Itemset Mining [C] . Adriana Prado, Cristiane Targa, Alexandre Plastino Data Warehousing and Knowledge Discovery . 2004

机译：改进频繁项目集挖掘的直接计数
5. Saving energy in network hosts with an application layer proxy: Design and evaluation of new methods that utilize improved Bloom filters. [D] . Jimeno, MIguel. 2010

机译：通过应用层代理节省网络主机的能源：设计和评估利用改进的Bloom过滤器的新方法。
6. Improving Bloom Filter Performance on Sequence Data Using k-mer Bloom Filters [O] . David Pellow, Darya Filippova, Carl Kingsford -1

机译：使用k-mer布隆过滤器提高序列数据上的布隆过滤器性能
7. Improved Methods for Extracting Frequent Itemsets from Interim-Support Trees [O] . Frans Coenen, Paul Leng, Aris Pagourtzis, 2010

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