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最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此，提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法，采用最大频繁项集树的数据结构，增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息，实现项集的快速搜索和裁剪。在MUSHROOM和BMS—POS数据集上的实验结果表明，该方法具有较高的挖掘效率。
数据流上的最大频繁项集挖掘方法
【摘 要】
：
最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此，提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法，采用最大频繁项集树的数据结构，增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息，实现
【机 构】
：
中央财经大学信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
：
2012年21期
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（61100112）,中央财经大学科研创新团队支持计划基金资助项目
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