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基于GPU的闭合频繁项集挖掘方法.pdf
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提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集；BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出，为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。
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项约束频繁项集挖掘是项约束关联规则挖掘的关键步骤。对项约束频繁项集挖掘的内涵进行讨论，认为一个项集X本身满足项约束条件B是不够的，数据库中支持X的全部事务均满足B才能称“项集X满足条件B”。据此，将Direct算法改进为Direct*，在Direct*中负项被作为一个独立的项来看待。项约束是简洁性约束，但目前已有的算法没有充分利用其简洁性，提出利用项约束简洁性的MSEB算法。实验表明：对稠密数据库
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随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少，频繁模式的数量将以指数形式增长，FP-growth算法运行的时空效率将大为降低．本文提出一种基于格的快速频繁项集挖掘算法LFP-growth，算法利用等价关系将原来的搜索空间(格)划分成若干个较小的予空间(子格)，通过子格间的迭代分解，将对网格P(I)的频繁项集挖掘转化为对多个子格的并集进行的约束频繁项集挖掘．实验结果和理论分析表明，在挖掘大型数据库时，LF
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根据经典 Apriori性质和算法思想,提出了一种基于关联矩阵的挖掘频繁项集的算法.应 用实例分析表明,该算法在挖掘过程中,只需扫描一次数据库,有效地减少了扫描数据库的次数,提高了算法的效率.
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1993年AGRAWAL R等人提出了一个重要的反映大规模数据中项目集之间有趣的关联或相关联系的研究课题[1]，找出属性间有价值的关系，即关联规则的研究。频繁项集的挖掘是获取关联规则不可或缺的步骤。但挖掘频繁项集时需要考虑太多的候选项集。最大频繁项集中已经隐含了所有的频繁项集，并且在许多数据挖掘应用中也只需要挖掘最大频繁项集，而不是获取所有的频繁项集，因此对最大频繁项集的挖掘具有重大的现实意义。
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