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A New Algorithm for Mining Frequent Pattern 被引量:2
1
作者 李力 靳蕃 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2002年第1期10-20,共11页
Mining frequent pattern in transaction database, time series databases, and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt Apriori like candidat... Mining frequent pattern in transaction database, time series databases, and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt Apriori like candidate set generation and test approach. However, candidate set generation is very costly. Han J. proposed a novel algorithm FP growth that could generate frequent pattern without candidate set. Based on the analysis of the algorithm FP growth, this paper proposes a concept of equivalent FP tree and proposes an improved algorithm, denoted as FP growth * , which is much faster in speed, and easy to realize. FP growth * adopts a modified structure of FP tree and header table, and only generates a header table in each recursive operation and projects the tree to the original FP tree. The two algorithms get the same frequent pattern set in the same transaction database, but the performance study on computer shows that the speed of the improved algorithm, FP growth * , is at least two times as fast as that of FP growth. 展开更多
关键词 data mining algorithm frequent pattern set FP growth
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基于FP-Growth的目标编队规律挖掘模型
2
作者 徐秋坪 孙耀宗 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第5期1620-1626,共7页
面向目标间编队协同作战运用规律分析挖掘需求,考虑目标编队样本存在一型多架、同类样本目标关联顺序不同等特征,提出一种基于频繁模式树的编队协同规律挖掘算法模型。模型中设计样本格式化预处理方法和频繁项分拣策略,运用频繁模式增... 面向目标间编队协同作战运用规律分析挖掘需求,考虑目标编队样本存在一型多架、同类样本目标关联顺序不同等特征,提出一种基于频繁模式树的编队协同规律挖掘算法模型。模型中设计样本格式化预处理方法和频繁项分拣策略,运用频繁模式增长算法挖掘目标编组规律知识,从编组运用样式、作战运用样式等维度分析典型编队规律运用特征。该模型易于工程实现,能够基于积累的编队样本数据,挖掘形成典型目标协同作战运用规律知识,通过案例分析介绍该模型的可行性和有效性,可为实时战场编队识别研判、目标态势变化趋势预测、临机动态规划等作战应用提供高价值情报支撑。 展开更多
关键词 编队规律 作战运用特征 频繁模式增长算法
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结合FP-Growth与HMM模型的音乐信息类型划分方法研究
3
作者 武玉婷 《微型电脑应用》 2025年第3期127-129,133,共4页
针对传统音乐信息分类效率低和准确率差的情况,提出一种音乐信息类型划分模型。所提模型利用频繁模式增长算法挖掘音乐信息类型的关联度,并结合了隐马尔科夫模型构建分类模型。结果表明,分类模型在音乐信息分类中平均耗时为75.3 s,同时... 针对传统音乐信息分类效率低和准确率差的情况,提出一种音乐信息类型划分模型。所提模型利用频繁模式增长算法挖掘音乐信息类型的关联度,并结合了隐马尔科夫模型构建分类模型。结果表明,分类模型在音乐信息分类中平均耗时为75.3 s,同时对6种音乐分类的平均准确率达88.73%。在不同节奏特征向量与方法的比较中,分类准确率平均值分别为91.82%和92.63%,性能优于其他方法。这说明所提模型不仅提高了分类效率和精确度,还有助于推动音乐推荐、搜索等应用的进步。 展开更多
关键词 频繁模式增长算法 隐马尔科夫模型 音乐信息 分类
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基于改进FP-growth算法的食品风险因素关联分析方法
4
作者 于家斌 马欣玥 +5 位作者 赵峙尧 王小艺 张新 崔晓玉 白玉廷 陈帅祥 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第23期250-258,共9页
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重... 为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重分配,以计算出不同食品种类的风险指数。其次,以风险指数为特征,基于小批量K均值算法(MiniBatchKmeans)进行风险聚类,得到食品的风险等级。最后,采用带约束的改进FP-growth算法进行食品风险因素关联规则挖掘,挖掘食品风险等级与食品种类、时间、地域属性信息之间的关联关系,并对挖掘出的结果进行关联分析,从而为精准靶向引导抽检决策提供指导。本研究依托2019年中国某些地区的食品抽检数据进行分析,对其进行指标赋权,计算风险指数;后经过风险聚类为低风险、中风险和高风险;最后,将数据导入改进FPgrowth算法,得到食品风险因素关联规则。通过对比实验得到结果:对于17214条抽检数据,本研究提出的改进FP-growth算法相较于Apriori算法运行时间短;相较于传统FP-growth算法,删除了无效规则,提高了对食品风险因素关联规则的分析效率,从而为食品监管部门抽检工作提供了准确、高效的决策依据。 展开更多
关键词 食品安全监督抽检 关联分析 熵权法 MinibatchKmeans聚类 frequent pattern-growth算法
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Research and Application on Web Information Retrieval Based on Improved FP-Growth Algorithm 被引量:3
5
作者 JIAO Minghai YAN Ping JIANG Huiyan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2006年第5期1065-1068,共4页
A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each n... A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each node are kept. Route information of different nodes in a same item are compressed into aggregative chains so that the frequent patterns will be produced in aggregative chains without generating node links and conditional pattern bases. An example of Web key words retrieval is given to analyze and verify the frequent pattern algorithm in this paper. 展开更多
关键词 data mining CHAINS FP-growth algorithm frequent pattern aggregative information retrieval
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基于Spark的并行FP-Growth算法优化与实现 被引量:8
6
作者 陆可 桂伟 +1 位作者 江雨燕 杜萍萍 《计算机应用与软件》 2017年第9期273-278,共6页
频繁模式挖掘作为模式识别的重要问题,一直受到研究者的广泛关注。FP-Growth算法因其高效快速的特点,被大量应用于频繁模式的挖掘任务中。然而,该算法依赖于内存运行的特性,使其难以适应大规模数据计算。针对上述问题,围绕大规模数据集... 频繁模式挖掘作为模式识别的重要问题,一直受到研究者的广泛关注。FP-Growth算法因其高效快速的特点,被大量应用于频繁模式的挖掘任务中。然而,该算法依赖于内存运行的特性,使其难以适应大规模数据计算。针对上述问题,围绕大规模数据集下频繁模式挖掘展开研究,基于Spark框架,通过对支持度计数和分组过程的优化改进了FP-Growth算法,并实现了算法的分布式计算和计算资源的动态分配。运算过程中产生的中间结果均保存在内存中,因此有效减少数据的I/O消耗,提高算法的运行效率。实验结果表明,经优化后的算法在面向大规模数据时要优于传统的FP-Growth算法。 展开更多
关键词 频繁模式挖掘 FP-growth算法 分布式计算 Spark框架
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负载均衡的FP-growth并行算法研究 被引量:10
7
作者 曾志勇 杨呈智 陶冶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期125-126,229,共3页
针对在大数据量频繁模式挖掘的时候,有效地利用空闲的计算资源,提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上,各个节点独立完成挖掘后返回结果,从而缩短总计算时间。实验证... 针对在大数据量频繁模式挖掘的时候,有效地利用空闲的计算资源,提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上,各个节点独立完成挖掘后返回结果,从而缩短总计算时间。实验证明,该算法可以完整高效地挖掘频繁模式,并且实现均衡负载。 展开更多
关键词 数据挖掘 并行算法 FP—growth 频繁模式
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基于频繁模式增长算法的重症监护室转出率预测模型研究
8
作者 温鸿毅 田龙 《实用临床医药杂志》 2025年第17期110-115,共6页
目的基于频繁模式增长(FP-Growth)算法构建重症监护室(ICU)患者转出率预测模型,并评价该模型的应用价值。方法选取ICU患者4000例为研究对象,将其分为建模组和验证组。收集并比较2组的临床资料。建模组行基于FP-Growth算法的关联规则分... 目的基于频繁模式增长(FP-Growth)算法构建重症监护室(ICU)患者转出率预测模型,并评价该模型的应用价值。方法选取ICU患者4000例为研究对象,将其分为建模组和验证组。收集并比较2组的临床资料。建模组行基于FP-Growth算法的关联规则分析。通过计算建模组最终扫描集合元素间有效强关联规则,构建ICU患者转出率预测模型。在内部验证中,通过校准曲线等评价模型的一致性。在外部验证中,比较建模组和验证组预测ICU患者转出率的受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)。结果建模组患者在同时具备相应临床资料的前提下,7 d内转出率为71%,>7~14 d内转出率为40%,>14~21 d内转出率为18%。在内部验证中,校正曲线显示,预测值与观测值的一致性较为理想。在外部验证中,模型预测建模组7 d、>7~14 d、>14~21 d转出率时的AUC分别为0.880、0.861、0.654。结论ICU患者转出率预测模型的短期(14 d内)预测效能较为理想,其应用对优化ICU整体治疗效果和医疗资源配置具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 重症监护室 频繁模式增长算法 转出率 预测 关联规则 短期 曲线下面积 医疗资源配置
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基于Spark的并行FP-Growth算法优化及实现 被引量:10
9
作者 顾军华 武君艳 +2 位作者 许馨匀 谢志坚 张素琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3069-3074,共6页
为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然... 为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然后,通过创建列表P-List对数据集划分策略进行优化,减少遍历次数,降低时间复杂度。实验结果表明,BFPG算法提高了并行FP-Growth算法挖掘效率,且算法具有良好的扩展性。 展开更多
关键词 大数据平台 关联规则 频繁项集 频繁模式增长算法 SPARK
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一种改进的FP-Growth关联规则挖掘算法 被引量:2
10
作者 尤磊 辛大欣 石云平 《国外电子测量技术》 2007年第5期22-25,共4页
挖掘频繁项目集是关联规则挖掘中的重点之一。Jiawei Han等人提出了FP-Growth算法,该算法不产生候选项目集。但当数据库较大时,生成PT-Tree需遍历的树的节点数目很多。本文通过对FP-Growth算法分析,提出的改进算法能有效地减少需遍历的... 挖掘频繁项目集是关联规则挖掘中的重点之一。Jiawei Han等人提出了FP-Growth算法,该算法不产生候选项目集。但当数据库较大时,生成PT-Tree需遍历的树的节点数目很多。本文通过对FP-Growth算法分析,提出的改进算法能有效地减少需遍历的树的节点数,从而降低了时间开销。实验结果表明,改进算法能够比较明显地提高挖掘效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 FP-growth算法 FP-TREE
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FP-Growth关联规则挖掘的改进算法 被引量:2
11
作者 张星 李蓓 《平顶山工学院学报》 2008年第1期21-24,共4页
文章通过对FP-Growth算法分析,提出的改进算法能有效地减少需遍历的树的节点数,从而降低了时间开销。实验表明:改进算法能明显地提高挖掘效率。
关键词 关联规则 FP—growth算法 FP—Tree 数据挖掘
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基于快速模式增长的FP-growth改进算法 被引量:1
12
作者 党敏侠 孟德鑫 《指挥信息系统与技术》 2012年第4期73-76,共4页
FP-growth算法是当前一种高效的频繁模式挖掘算法,分析了FP-growth算法的性能消耗,引入了条件频度基的数据结构用于存储构建条件FP-tree的所有频度信息,提出了自顶向下与自底向上结合的模式增长方法,该方法避免了原算法在遍历FP-tree时... FP-growth算法是当前一种高效的频繁模式挖掘算法,分析了FP-growth算法的性能消耗,引入了条件频度基的数据结构用于存储构建条件FP-tree的所有频度信息,提出了自顶向下与自底向上结合的模式增长方法,该方法避免了原算法在遍历FP-tree时的性能浪费。试验表明,运用了快速模式增长的改进算法的效率比原算法显著提高。 展开更多
关键词 频繁模式挖掘 FP-growth算法 条件频度基 模式增长
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关联规则算法FP-growth的研究与分析 被引量:4
13
作者 侯长满 余彪 《计算机与网络》 2016年第24期58-61,共4页
FP-growth算法是关联规则挖掘中应用最为广泛的挖掘算法,与经典算法Apriori算法最大的区别是不需要挖掘候选集,所以在挖掘效率上有了很大的提升,但是在构建模式树FP-tree时是基于整个事务数据库的,当遇到大型数据库或挖掘约束条件严格时... FP-growth算法是关联规则挖掘中应用最为广泛的挖掘算法,与经典算法Apriori算法最大的区别是不需要挖掘候选集,所以在挖掘效率上有了很大的提升,但是在构建模式树FP-tree时是基于整个事务数据库的,当遇到大型数据库或挖掘约束条件严格时,算法执行过程中占用内存较大,对空间要求较高,且是递归调用,执行效率不高。在对FP-growth算法研究的基础上提出了一种改进算法,该算法改变FP-tree结构,将一棵FP-tree分为多条子树进行频繁模式的挖掘,减少了内存的占用,提高了算法的执行效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁模式 FP—growth算法
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基于FP-GROWTH算法的关联规则挖掘算法研究 被引量:3
14
作者 陈寅 《无线互联科技》 2017年第19期118-121,124,共5页
互联网世界的数据每年都在成倍增长,但是对用户有用的信息却好像在减少,用户淹没在数据的海洋中,虽然类似于Google这样的搜索引擎可以帮用户找到需要的信息,但是正确率和查全率都不尽如人意。数据挖掘是兴起于20世纪90年代的一项用于决... 互联网世界的数据每年都在成倍增长,但是对用户有用的信息却好像在减少,用户淹没在数据的海洋中,虽然类似于Google这样的搜索引擎可以帮用户找到需要的信息,但是正确率和查全率都不尽如人意。数据挖掘是兴起于20世纪90年代的一项用于决策支持的新技术。FP-GROWTH算法只进行2次数据库扫描。它不使用侯选集,直接压缩数据库成一个频繁模式树,最后通过这棵树生成关联规则。文章研究FP-GROWTH算法理论的同时实现了一个简单算法演示的系统。系统包括算法的执行,对数据库的修改、查询、删除的操作。最后,对FP-GROWTH算法和Apriori算法进行了比较。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 FP-growth算法 候选集 频繁模式树
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基于改进的FP-tree的频繁模式挖掘算法 被引量:21
15
作者 李也白 唐辉 +1 位作者 张淳 贺玉明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期101-103,共3页
FP-growth算法是一种基于FP-tree数据结构的高效的频繁模式挖掘算法,它不产生候选集。构造频繁模式树FP-tree需扫描数据库两次,在第二遍扫描中还扫描了那些仅包含了非频繁项的事务,针对此问题,在深入分析了FP-tree特性的基础上,改进了FP... FP-growth算法是一种基于FP-tree数据结构的高效的频繁模式挖掘算法,它不产生候选集。构造频繁模式树FP-tree需扫描数据库两次,在第二遍扫描中还扫描了那些仅包含了非频繁项的事务,针对此问题,在深入分析了FP-tree特性的基础上,改进了FP-tree构造过程,同时用一种基于Hash表的辅助存储结构,节省了项目查找时间,提高了挖掘效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁模式 FP—growth算法 FP—tree
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改进模糊关联规则及其在电站锅炉运行优化中的应用 被引量:7
16
作者 刘延泉 刘欣 +1 位作者 宋云燕 许丹莉 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第6期60-67,共8页
提出了一种改进的模糊关联规则挖掘算法对电厂运行优化目标值进行确定,首先利用竞争凝聚算法决定分类数、软化划分边界并构造优化的模糊数据集,再结合某300 MW机组的历史运行数据,以供电煤耗率作为优化目标,利用频繁模式树生成算法得到... 提出了一种改进的模糊关联规则挖掘算法对电厂运行优化目标值进行确定,首先利用竞争凝聚算法决定分类数、软化划分边界并构造优化的模糊数据集,再结合某300 MW机组的历史运行数据,以供电煤耗率作为优化目标,利用频繁模式树生成算法得到的频繁项集进行关联规则挖掘,最终得到运行参数最优值,实验结果和理论分析表明挖掘结果能够正确反映机组运行机理、可以作为指导机组优化运行的重要依据。 展开更多
关键词 运行优化目标值 模糊关联规则 竞争凝聚算法 频繁模式生成算法
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云制造环境下并行频繁模式增长算法优化 被引量:5
17
作者 王洁 戴清灏 +1 位作者 曾宇 杨东日 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2124-2129,共6页
针对云制造环境下的海量数据挖掘,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现和不足。研究了利用键值存储系统对其中的计数和分组部分进行优化。利用键值型数据库存储简单、自动增长且有序的方式,将计数和分组的信息存储在了键值型数据库上... 针对云制造环境下的海量数据挖掘,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现和不足。研究了利用键值存储系统对其中的计数和分组部分进行优化。利用键值型数据库存储简单、自动增长且有序的方式,将计数和分组的信息存储在了键值型数据库上。通过减少对分布式文件系统的读写,并将计数过程和排序过程并行化执行,优化后的算法减小了存储节点的网络及内存开销。在真实数据集上,通过实验对比了优化前后算法的性能以及对于文件系统I/O的开销。 展开更多
关键词 云制造 并行频繁模式增长算法 键值存储系统 数据挖掘 算法优化
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基于Spark的并行频繁项集挖掘算法 被引量:7
18
作者 毛伊敏 吴斌 +1 位作者 许春冬 张茂省 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1267-1283,共17页
针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(... 针对大数据环境下基于Spark的频繁模式增长(FP-Growth)算法存在创建条件频繁模式树(FP-tree)时空效率低,节点间通信开销大,以及冗余搜索等问题,提出了基于Spark的并行频繁项集挖掘算法(PAFMFI-Spark)。首先,该算法提出非负矩阵分解策略(SNMF),通过提供支持度计数查询和分解储存支持度计数的矩阵,解决了创建条件FP-tree的时空效率低的问题;其次,提出基于遗传算法的分组策略(GS-GA),均衡分配频繁1项集至各节点,解决了节点间的通信开销大的问题;最后,提出高效缩减树结构策略(ERTSS),缩减FP-tree树结构,解决了冗余搜索的问题。实验结果验证了PAFMFI-Spark算法的可行性以及相较于其他挖掘算法的性能优势,所提算法能有效适应各种数据的频繁项集挖掘。 展开更多
关键词 大数据 Spark框架 并行频繁项集挖掘 频繁模式增长算法 非负矩阵分解
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Correlation analysis between characteristics under gastroscope and image information of tongue in patients with chronic gastritis 被引量:7
19
作者 SHANG Zimeng DU Zhengguang +4 位作者 GUAN Bei JI Xingyu CHEN Longchang WANG Yongji MA Yun 《Journal of Traditional Chinese Medicine》 SCIE CSCD 2022年第1期102-107,共6页
OBJECTIVE:To explore the correlation between diagnostic information of tongue and gastroscopy results of patients with chronic gastritis.METHODS:Frequent pattern growth(FP-Growth),SPSS Modeler was used to analyze the ... OBJECTIVE:To explore the correlation between diagnostic information of tongue and gastroscopy results of patients with chronic gastritis.METHODS:Frequent pattern growth(FP-Growth),SPSS Modeler was used to analyze the correlation rules between the image information of tongue parameters and the characteristics of the stomach and duodenum seen under gastroscopy.RESULTS:Ranking in order of confidence:cyanotic tongue,slippery fur,yellow fur and spotted tongue were sequently associated with both gastric antrum mucosal hyperemia or edema and gastric antrum mucosal erythema/macula.L,one value of tongue coating color,which counted among(30,60),tooth-marked tongue and b,one value of tongue coating color,which counted in the range of(5,20)were sequently associated with gastric antrum mucosal erythema/macula.A,one value of tongue body color,which counted in the range of(0,20),was related to both gastric antrum mucosal hyperemia or edema and gastric antrum mucosal erythema/macula.a,one value of tongue coating color,which counted in the range of(15,35),was associated with gastric antrum mucosal erythema/macula.There are a total of 9 strong correlation rules.CONCLUSIONS:Cyanotic tongue,slippery fur,yellow fur,the CIE Lab value of tongue coating,a,the value of tongue body color,spotted tongue,and tooth-marked tongue are all related to the gastric antrum mucosal hyperemia or edema and gastric antrum mucosal erythema/macula.The conditions of gastric mucosa could be predicted by the examination of the above related image information of tongue. 展开更多
关键词 GASTRITIS TONGUE STOMACH DUODENUM correlation of data frequent pattern growth algorithm
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基于IS~±树模型的频繁模式挖掘 被引量:3
20
作者 马海兵 张成洪 +1 位作者 张锦 胡运发 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期588-593,共6页
IS-树是一种新型的全文存储索引模型.提出一种基于扩展I-S树模型的频繁模式挖掘算法.和FPgrowth方法一样,算法直接构造频繁项集,不进行Apriori算法所采用的代价很高的候选集产生与测试操作.然而它比FP-树模型具有更多的优点:只需扫描一... IS-树是一种新型的全文存储索引模型.提出一种基于扩展I-S树模型的频繁模式挖掘算法.和FPgrowth方法一样,算法直接构造频繁项集,不进行Apriori算法所采用的代价很高的候选集产生与测试操作.然而它比FP-树模型具有更多的优点:只需扫描一遍事务库;挖掘任务只局部关联于一棵根树;动态更新性好,仅做增量变化.实验表明,其具有与FP-growth算法相当甚至更高的效率.更重要的是,IS+树模型同时是一种事务库的良好索引形式,具有高效支持事务查询的能力. 展开更多
关键词 频繁模式 APRIORI算法 FP—growth算法 IS-树 IS^+-树
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