1) FPRST
频繁发布根子树
2) PRST
发布根子树
3) frequent subtrees
频繁子树
1.
Discovering frequent subtrees from ordered labeled trees is an important research problem in data mining with broad applications in bioinformatics, web log, XML documents and so on.
频繁子树挖掘在生物信息、Web挖掘等很多领域都具有较高的应用价值。
4) frequent subtree
频繁子树
1.
A frequent subtree-based indexing method;
一种基于频繁子树的数据库索引方法
2.
This paper reviews recent researches on frequent subtree mining from databases of labeled rooted ordered trees.
对各种主要的频繁子树挖掘算法进行综述与分析,主要包括频繁Induced子树挖掘与频繁Embedded子树挖掘;讨论了挖掘算法中使用的两种技术:基于候选生成-测试的方法和基于模式-增长的方法;对各典型算法的性能进行了实验分析比较。
5) frequent Induced subtree
频繁Induced子树
1.
According to the type of frequent subtree patterns frequent subtree mining is classified into two categories:frequent Induced subtrees mining and frequent Embedded subtrees mining.
对各种主要的频繁子树挖掘算法进行综述与分析,主要包括频繁Induced子树挖掘与频繁Embedded子树挖掘;讨论了挖掘算法中使用的两种技术:基于候选生成-测试的方法和基于模式-增长的方法;对各典型算法的性能进行了实验分析比较。
6) FS-tree
频繁1-项子树
1.
Based on the thinking of FP-growth algorithm,an algorithm for mining frequent patterns based on FS-tree(1 item frequent sub-tree) is proposed.
基于FP-growth的算法思想,提出基于FS-tree(频繁1-项子树)的频繁模式挖掘算法,通过将FP-tree拆分为多棵FS-tree,使算法的空间复杂度明显减小。
补充资料：根子
①根①。②根④。
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