1) global frequent pattern
全局频繁模式
1.
PMFP attempts to make each processor to do independently and decrease the number of candidate of global frequent patterns according to the relation between local frequent pattern and global.
该算法尽可能地让每个处理器独立地挖掘,每个处理器基于前缀树采用深度优先搜索的策略挖掘局部频繁模式集,并通过相关性质尽量减少候选全局频繁模式的规模,减少网络的通信量和同步次数以提高挖掘效率。
2) global and local frequent patterns
全局和局部频繁模式集
1.
It not only mines the global and local frequent patterns,but also reduces the expenditure of updated database s mining.
该算法只需对数据库扫描一次,可以同时对全局和局部频繁模式集进行挖掘,减少了对发生增益数据库挖掘的费用。
3) frequent patterns
频繁模式
1.
Weighted frequent patterns mining algorithm based on global graph traversals;
基于全局图遍历的加权频繁模式挖掘算法
2.
Classification of protein sequences based on frequent patterns;
基于频繁模式的蛋白质序列分类
3.
Algorithm of frequent patterns mining based on FS-tree;
基于FS-tree的频繁模式挖掘算法
4) frequent pattern
频繁模式
1.
Fast discovering frequent patterns in financial time series data based on data mining;
基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现
2.
Fast mining frequent patterns in semi-structured data stream;
半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘
3.
A pattern growth algorithm for frequent patterns mining;
一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法
5) global frequent itemset
全局频繁项目集
1.
The improved FP-tree structure is adopted and the global frequent itemsets are mined by transmitting constrained sub-tree.
该算法主要采用改进了的FP树结构,通过传送被约束子树来挖掘全局频繁项目集,并充分利用快速分布式挖掘算法建立的各局部FP树,只对新增加了的全局频繁项目修改相应的改进FP树,挖掘其对应的被约束子树,同时利用已挖掘的全局频繁项目集对原全局频繁项目对应的被约束子树进行有效修剪。
2.
Aiming at the problem that there exists prolific candidate sets and the communication cost is high for obtaining global frequent itemsets in distributed mining algorithms,an algorithm FDMA(fast distributed mining algorithm) for mining global frequent itemsets in distributed database is proposed.
针对传统的分布式全局频繁项目集挖掘算法存在大量的候选项目集,且求全局频繁项目集的网络通信代价过高等问题,提出了一种分布式数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法(FDMA)。
6) global frequent itemsets
全局频繁项目集
1.
Algorithm based on distributed database for updating global frequent itemsets;
一种基于分布式数据库的全局频繁项目集更新算法
2.
In this paper,a new algorithm IUAGFI(Incremental Updating Algorithm for Global Frequent Itemsets) is intro-duced,it considers the change of global frequent itemsets when dynamically changing database records.
提出了快速更新全局频繁项目集的算法IUAGFI(IncrementalUpdatingAlgorithmforGlobalFrequentItemsets)。
补充资料：植物命名的模式和模式标本
科或科级以下的分类群的名称，都是由命名模式来决定的。但更高等级（科级以上）分类群的名称，只有当其名称是基于属名的也是 由命名模式来决定的。种或种级以下的分类群的命名必须有模式标本根据。模式标本必须要永久保存，不能是活植物。模式标本有下列几种：
（1）主模式标本（全模式标本、正模式标本）（holotype）是由命名人指定的模式标本，即著者发表新分类群时据以命名、描述和绘图的那一份标本。
（2）等模式标本（同号模式标本、复模式标本）（isotype）系与主模式标本同为一采集者在同一地点与时间所采集的同号复份标本。
（3）合模式标本（等值模式标本）（syntype）著者在发表一分类群时未曾指定主模式而引证了2个以上的标本或被著者指定为模式的标本，其数目在2个以上时，此等标本中的任何1份，均可称为合模式标本。
（4）后选模式标本（选定模式标本）（lectotype）当发表新分类群时，著作未曾指定主模式标本或主模式已遗失或损坏时，是后来的作者根据原始资料，在等模式或依次从合模式、副模式、新模式和原产地模式标本中，选定1份作为命名模式的标本，即为后选模式标本。
（5）副模式标本（同举模式标本）（paratype）对于某一分类群，著者在原描述中除主模式、等模式或合模式标本以外同时引证的标本，称为副模式标本。
（6）新模式标本（neotype）当主模式、等模式、合模式、副模式标本均有错误、损坏或遗失时，根据原始资料从其他标本中重新选定出来充当命名模式的标本。
（7）原产地模式标本（topotype）当不能获得某种植物的模式标本时，便从该植物的模式标本产地采到同种植物的标本，与原始资料核对，完全符合者以代替模式标本，称为原产地模式标本。
（1）主模式标本（全模式标本、正模式标本）（holotype）是由命名人指定的模式标本，即著者发表新分类群时据以命名、描述和绘图的那一份标本。
（2）等模式标本（同号模式标本、复模式标本）（isotype）系与主模式标本同为一采集者在同一地点与时间所采集的同号复份标本。
（3）合模式标本（等值模式标本）（syntype）著者在发表一分类群时未曾指定主模式而引证了2个以上的标本或被著者指定为模式的标本，其数目在2个以上时，此等标本中的任何1份，均可称为合模式标本。
（4）后选模式标本（选定模式标本）（lectotype）当发表新分类群时，著作未曾指定主模式标本或主模式已遗失或损坏时，是后来的作者根据原始资料，在等模式或依次从合模式、副模式、新模式和原产地模式标本中，选定1份作为命名模式的标本，即为后选模式标本。
（5）副模式标本（同举模式标本）（paratype）对于某一分类群，著者在原描述中除主模式、等模式或合模式标本以外同时引证的标本，称为副模式标本。
（6）新模式标本（neotype）当主模式、等模式、合模式、副模式标本均有错误、损坏或遗失时，根据原始资料从其他标本中重新选定出来充当命名模式的标本。
（7）原产地模式标本（topotype）当不能获得某种植物的模式标本时，便从该植物的模式标本产地采到同种植物的标本，与原始资料核对，完全符合者以代替模式标本，称为原产地模式标本。
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