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从不确定数据集中挖掘频繁Co-location模式

陆叶  王丽珍  张晓峰  
【摘要】:由于现实生活中对不确定数据应用的需要,不确定数据的研究已经成为最近研究的热点。本文把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法,目的是解决从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED计算开销大的问题,本文介绍了两种剪枝技术:边界矩形剪枝技术和三角不等式剪枝技术,其中,在三角不等式剪枝部分,分别讨论了取1个锚点,5个锚点和9个锚点的不同情况。实验部分通过大量的实验证明剪枝策略有效避免了大量ED的计算,提高了算法的效率。

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