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無序樹常用于半結構化數據建模，對其進行頻繁子樹挖掘有利于發現隱藏的知識。傳統的頻繁子樹挖掘方法常常輸出大規模且帶有冗余信息的頻繁子樹，這樣的輸出結果會降低后續操作的效率。針對傳統方法的不足，提出了一種用于挖掘覆蓋模式（ MCRP）算法。首先，采用寬度孩子數編碼對樹進行編碼；然后，通過基于最大前綴編碼序列的邊擴展方式生成所有的候選子樹；最后，在頻繁子樹集和覆蓋概念的基礎上輸出覆蓋模式集。與傳統的挖掘頻繁閉樹模式和極大頻繁樹模式的算法相比，該算法能夠在保留所有頻繁子樹信息的情況下輸出更少的頻繁子樹，并且將處理效率提高15%到25%。實驗結果表明，所提算法能有效減小輸出頻繁子樹的規模，減少冗余信息，在實際操作中具有較高的可行性。
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