10.3969/j.issn.1674-3229.2021.03.003
基于质数理论的最大频繁项集挖掘研究
利用质数的特性,采用质数积代替事务将事务,数据库转换成质数积数据集,采用数据集二维数组保存质数积之间的整除关系和最大公约数信息.PNMax算法利用数据集二维数组可以快速挖掘出最大频繁项集,并且数据集二维数组在挖掘过程中将持续减少所占空间.最后通过实验验证了算法的可行性和优越性.
质数;质数积;最大频繁项集;PNMax
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
安徽省高校自然科学重点项目"基于spark分布式计算平台的高校教学大数据分析方法研究";安徽经济管理学院教学研究项目"基于SPOC平台的'五位一体'的高职教学模式推进研究"
2021-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
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