基于等价类的大型数据库频繁项集挖掘算法[EB/OL]
北京：中国科技论文在线
而大型数据库庞大的数据使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用
提出一种基于等价类的大型数据库频繁模式挖掘算法EFP-growth（Equivalent Classes Frequent Patterns-Growth）算法
分析和实验表明EFP-growth算法在挖掘大型数据库时时间和空间的性能上均优于FP-growth算法
主要研究方向为数字图像处理、数据挖掘、模式识别
通信联系人： 刘彩苹（1978-）
依次在每一个投影数据库上进行约束频繁项集挖掘
算法尤其适合支持度较小时的大型数据库的挖掘
3、 湖南大学信息科学与工程学院
* （ 1、 湖南大学电气与信息工程学院
） 摘要： 挖掘频繁项集是数据挖掘中最基本的问题之一
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