本文作者：陈明福；成功正常投稿发表论文到《数字技术与应用》2015年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：在通常的模式挖掘中,为了筛选出有效模式,用户需要设置阈值。但是,如何设定一个合适的阈值却是一件困难的事情。Top-k高效模式挖掘算法避免设置阈值,同时考虑了现实数据的一些属性的重要性。尽管相关算法近年已经提出,但是往往会产生大量的候选模式。本文提出了一种挖掘k个最有价值模式的算法,并且不会产生太多的候选项。它通过伺机选择阈值提高策略,从而有效缩小在挖掘过程中的候选集大小。
【论文正文预览】：在超市零售数据分析中,涉及到效用模式挖掘问题。已经有人提出了相关的算法,但是会产生大量的候选模式集[2]。因此,本文提出了TKDC算法,主要贡献有:(1)多种策略提高构建全局树时的阈值,减小树的大小。(2)通过提高阈值,有效减小了搜索空间。1相关工作1.1之前模式挖掘算法概览频
【文章分类号】：TP311.13
【稿件关键词】：阈值高效模式候选集
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【稿件标题】：候选码算法|缩小候选集的top-k高效模式挖掘算法
【作者单位】：重庆大学计算机学院;
【发表期刊期数】：《数字技术与应用》2015年03期
【期刊简介】：《数字技术与应用》是一本介绍当今数字技术，传播计算机及网络科学知识的月刊。关注实际应用，紧跟世界数字技术及计算机发展潮流，以帮读者解决应用中的问题为立足点，以报道最新科技发展为杂志的特色，力求实用性、先进性、趣味性相结合，成为广大读者了解数......更多数字技术与应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1083/)投稿信息
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