模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (2): 208-214    DOI:
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用模式增长方法挖掘嵌入式频繁子树*
马海兵1,2,李荣陆1,胡运发1
1.复旦大学 计算机与信息技术系 上海 200433
2.南京政治学院 上海分院 上海 200433
Pattern Growth Method for Mining Embedded Frequent Trees
MA HaiBing1,2, LI RongLu1, HU YunFa1
1.Department of Computer and Information Technology, Fudan University, Shanghai 200433
2.Shanghai Branch of PLA Nanjing Political College, Shanghai 200433

全文: PDF (404 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出用模式增长方法在带标记有序树构成的森林中挖掘嵌入式频繁子树.算法利用最右路径扩展方法构造完整的模式增长空间,然后根据待增长模式的拓扑结构确定其增长点并构造相应投影库,从而将挖掘频繁子树问题转化为在各投影库中寻找频繁节点问题.这大大降低算法的复杂性.实验表明其具有较高的时空效率.
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作者相关文章
马海兵
李荣陆
胡运发
关键词 数据挖掘频繁模式模式增长频繁子树    
Abstract:In this paper, an efficient pattern growth algorithm for mining frequent embedded subtrees in rooted, labeled, and ordered trees is presented. It uses rightmost path expansion schema to construct complete pattern growth space, and creats a projection database for every grow point of the treepattern. So the problem is transformed from mining frequent trees to finding frequent nodes in the projected database. Thus the complexity of the algorithm is considerably reduced. Experimental results show that it is efficient for both time and space.
Key wordsData Mining    Frequent Pattern    Pattern Growth    Frequent SubTree   
收稿日期: 2004-09-13     
ZTFLH: TP311  
基金资助:国家自然科学基金(No.60473070)、国家863高技术研究发展计划基金资助项目
作者简介: 马海兵,男,1971年生,博士后,主要研究方向为数据挖掘、政治工作信息化.E-mail: martin0721@163.com.李荣陆,男,1976年生,博士研究生,主要研究方向为文本数据库.胡运发,男,1940年生,教授,博士生导师,主要研究方向为数据与知识工程.
引用本文:   
马海兵,李荣陆,胡运发. 用模式增长方法挖掘嵌入式频繁子树*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(2): 208-214. MA HaiBing, LI RongLu, HU YunFa. Pattern Growth Method for Mining Embedded Frequent Trees. , 2006, 19(2): 208-214.
链接本文:  
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