frequent pattern mining
时间: 2023-04-30 20:05:00 浏览: 84
频繁模式挖掘(frequent pattern mining)是一种数据挖掘技术,其目的是从大规模数据集中寻找出现频率高的模式或项集。这些模式或项集可以用于分析、预测和推荐等任务。常见的应用包括市场篮子分析、网络流量分析和生物信息学等领域。
相关问题
ECLAT: Frequent Pattern Mining with Vertical Data Format、
ECLAT: Frequent Pattern Mining with Vertical Data Format是一篇关于频繁模式挖掘算法的论文。该论文提出了一种名为ECLAT的频繁模式挖掘算法,采用了垂直数据格式来存储和处理数据。
ECLAT算法的核心思想是将数据集按照项集划分为若干垂直数据集,然后通过递归求解每个垂直数据集的交集来挖掘频繁模式。相比于传统的水平数据格式,垂直数据格式可以更加高效地处理大规模数据,同时也能够降低内存消耗和I/O开销。
该论文的研究成果对于频繁模式挖掘算法的发展具有重要意义,为实际应用提供了一种高效、可扩展的频繁模式挖掘算法。
Advanced Frequent Pattern Mining • Pattern Mining: A Road Map • Pattern Mining in Multi-Level, Multi-Dimensional Space • Mining Multi-Level Association • Mining Multi-Dimensional Association • Mining Quantitative Association Rules • Mining Rare Patterns and Negative Patterns • Constraint-Based Frequent Pattern Mining • Mining Colossal Patterns • Mining Compressed Patterns • Pattern Exploration and Application • Sequential Pattern Mining
你的问题是关于频繁模式挖掘的吗?这些主题确实是频繁模式挖掘领域的一些重要研究方向。频繁模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支,它的目标是从数据集中挖掘出频繁出现的模式。这些模式可以帮助我们了解数据集的特征、规律和关系,从而对数据进行更深入的分析和理解。这些研究方向主要涉及到多维、多层次、序列和约束等方面的模式挖掘,以及对挖掘结果的压缩、探索和应用等方面的研究。
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