1) global maximum frequent itemset
全局最大频繁项目集
2) 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)。
3) 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)。
4) maximum frequent itemsets
最大频繁项目集
1.
New algorithm of fast mining maximum frequent itemsets;
快速挖掘最大频繁项目集的新算法
2.
An algorithm of the updating mining for mining maximum frequent itemsets based on FP-Tree;
基于FP-Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法
3.
An algorithm for mining maximum frequent itemsets based on FP-tree;
一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法
5) Maximal Frequent Itemsets
最大频繁项目集
1.
Algorithm for mining maximal frequent itemsets based on FP-tree;
基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法
2.
A new algorithm for mining maximal frequent itemsets;
一种新的最大频繁项目集挖掘算法
3.
Mining maximal frequent itemsets is an important problem in many applications of data mining.
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,其挖掘过程的高花费要求对高效更新算法进行深入研究。
6) maximum frequent itemset
最大频繁项目集
1.
Fast algorithm for discovering maximum frequent itemsets of association rules;
关联规则最大频繁项目集的快速发现算法
2.
Mining maximum frequent itemsets is a key problem in many data mining applications.
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题 。
3.
Mining maximum frequent itemsets is a key problem in many data mining application.
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法。
补充资料：最大的最大收益值准则
分子式：
CAS号：
性质： 也称最大的最大收益值准则。不确定型决策准则之一。其方法是：首先找出各方案的最大收益值，然后选择这些最大收益值中最大者所在的方案作为最满意方案。这个准则采取乐观主义态度，把方案最大收益值(或最小损失值)的自然状态，作为必然出现的自然状态采看待，从而把不确定型决策问题化为确定性决策问题来处理。选择最大收益值中最大的方案(对损失值来说就是选择最小损失值中最小的方案)作为最满意的方案，即取“最有利中之最有利”方案，所以亦称为“乐观的决策准则”。
CAS号：
性质： 也称最大的最大收益值准则。不确定型决策准则之一。其方法是：首先找出各方案的最大收益值，然后选择这些最大收益值中最大者所在的方案作为最满意方案。这个准则采取乐观主义态度，把方案最大收益值(或最小损失值)的自然状态，作为必然出现的自然状态采看待，从而把不确定型决策问题化为确定性决策问题来处理。选择最大收益值中最大的方案(对损失值来说就是选择最小损失值中最小的方案)作为最满意的方案，即取“最有利中之最有利”方案，所以亦称为“乐观的决策准则”。
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