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上传时间: 2021-01-19
详细说明：现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式，从而造成可伸缩性瓶颈，个别算法虽然不生成候选模式，但是计算代价高昂，缺乏有效剪裁，运行效率存在瓶颈。为此，提出一个全新的单阶段不生成候选模式的数据挖掘算法，其创新性有3点：一是基于前缀生长的模式枚举和基于效用上限值评估的剪裁策略；二是基于稀疏矩阵和虚拟投影的效用信息表达；三是节省存储空间的深度优先搜索方法。大量实验表明，新算法的时间效率比现有算法高5倍以上，并且内存使用量比现有算法少20%～60%，可伸缩性高。
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