不確定數(shù)據(jù)頻繁閉項(xiàng)集挖掘算法
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由于不確定數(shù)據(jù)的向下封閉屬性，挖掘全部頻繁項(xiàng)集的方法會(huì)得到一個(gè)指數(shù)級(jí)的結(jié)果。為獲得一個(gè)較小的合適的結(jié)果集，研究了在不確定數(shù)據(jù)上挖掘頻繁閉項(xiàng)集，并提出了一種新的頻繁閉項(xiàng)集挖掘算法-NA-PFCIM。該算法將項(xiàng)集挖掘過(guò)程看作一個(gè)概率分布函數(shù)，考慮到基于正態(tài)分布模型的方法提取的頻繁項(xiàng)集精確度較高，而且支持大型數(shù)據(jù)庫(kù)，采用了正態(tài)分布模型提取頻繁項(xiàng)集。同時(shí)，為了減少搜索空間以及避免冗余計(jì)算，利用基于深度優(yōu)先搜索的策略來(lái)獲得所有的概率頻繁閉項(xiàng)集。該算法還設(shè)計(jì)了兩個(gè)剪枝策略：超集修剪和子集修剪。最后，在常用的數(shù)據(jù)集（ T1014DIOOK、Accidents、Mushroom、Chess）上，將提出的NA-PFCIM算法和基于泊松分布的A-PFCIM算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，NA-PFCIM算法能夠減少所要擴(kuò)展的項(xiàng)集，同時(shí)減少項(xiàng)集頻繁概率的計(jì)算，其性能優(yōu)于對(duì)比算法。
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