1) FP-tree mining based on sets
基于集合的FP-tree挖掘
2) FP-SPMA
基于FP-tree的共享前缀频繁项集挖掘算法(FP-SPMA)
3) Mining default rules based on rough set (MDRBR)
基于粗糙集的默认规则挖掘算法
4) trajectory-oriented data mining
基于轨迹的数据挖掘
5) Graph-based data mining
基于图的数据挖掘
6) text mining based on Web
基于Web的文本挖掘
1.
Firstly introduces the basic things of Web mining,then analyzes the text mining based on Web.
在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。
补充资料：FP语言
FP语言
FP language
数耀尝麟黝出的。FP程序是没有变量的函数。FP表达式的计值是在函数一级的运算，它将函数型(又称组合型)施于函数以产生新的函数，FP的算子具有较强的代数性质，因此可把程序作为代数项处理。下面的即程序计算二向量的内积: L短f IP兰(/+)。(a火)OTrans其中/，。和a分别表示组合型“插人”，“复合”和“作用于所有”，它们将已知函数组合成新函数。FP的特点是: (1)引用透明，程序紧凑; (2)便于表示递归函数，因而，具有较好的表达可计算函数的能力; (3)具有潜在的并行性，便于表示并行算法; (4)具有良好的代数性质，因而，便于使用机械方法来理解和证明程序。FP有多种实现和扩充，最典型的是J.压ekus后来提出的FL语言，它是强类型语言并允许高阶函数和用户自定义类型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条