2) frequent item-set mining
频繁项集挖掘
1.
To further improve the scalability of the algorithm for frequent item-set mining,studies on the frequent item-set search space and the FP-tree operation method were made.
为了进一步提高频繁项集挖掘算法的可扩展性,对频繁项集的搜索空间以及FP-tree的操作方法进行了研究。
2.
Pattern tree is the most frequently used data structure in frequent item-set mining.
模式树是目前频繁项集挖掘最常用的数据结构,使用模式树可以有效地将数据库压缩于内存,并在内存中完成对频繁项集的挖掘。
3) frequent itemsets mining
频繁项集挖掘
1.
Research on Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix;
基于矩阵的频繁项集挖掘算法研究
2.
So far there have been many efficient frequent itemsets mining algorithms.
频繁项集挖掘可以广泛应用在关联规则挖掘、相关性分析、入侵检测、序列模式、分类和聚类等多种数据挖掘任务中。
3.
In this paper, we take an in-depth study on many frequent itemsets mining algorithms.
频繁项集挖掘是一类重要的数据挖掘问题,可以广泛应用在关联规则挖掘、相关性分析、入侵检测、序列模式、分类和聚类等多种数据挖掘任务中。
4) frequent item mining
频繁项挖掘
1.
A novel frequent item mining algorithm based on multi-dimentsional clustering is proposed,which uses clustering theory to mine significant flow and its rules automatically in network.
提出一种基于多维聚类的频繁项挖掘算法,利用聚类思想自动挖掘网络中的显著流量及其规则,并在此基础上,对显著流量进行P2P疑似性判别,同时结合应用层特征识别技术,对高度疑似的P2P显著流量类进行过滤,实现未知P2P流量检测。
5) dymamic frequent itemset mining
动态频繁项集挖掘
补充资料：级数的最大项
级数的最大项
maximal term of a series
级数的最大项，目劝mai枉幻11 of a Sel七;M毗枷~碱，加“P朋al 正项(其项为数或函数)收敛级数(sen岛)的项，其值不小于此级数所有其他项的值. 应用此想法于复变量Z的具有正收敛半径R(O
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