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本書(shū)主要探討數(shù)據(jù)挖掘中的項(xiàng)集挖掘問(wèn)題，詳細(xì)介紹了頻繁項(xiàng)集、高可用項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集的定義、挖掘算法、搜索空間剪枝技術(shù)、性能優(yōu)化等方面的內(nèi)容。

前言
第1章概述
1.1 項(xiàng)集：數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的焦點(diǎn)之一
1.2 頻繁項(xiàng)集挖掘問(wèn)題的研究歷史
1.3 高可用項(xiàng)集挖掘問(wèn)題的研究歷史
1.4 本書(shū)的主要內(nèi)容
第2章頻繁項(xiàng)集挖掘問(wèn)題
2.1 概述
2.1.1 問(wèn)題形式化定義
2.1.2 搜索空間與方法
2.2 基礎(chǔ)頻繁項(xiàng)集挖掘算法介紹
2.2.1 經(jīng)典的候選生成Apriori算法
2.2.2 以垂直視角處理數(shù)據(jù)庫(kù)的Eclat算法
2.2.3 基于前綴樹(shù)結(jié)構(gòu)的FPgrowth算法
2.3 性能測(cè)試的軟硬件環(huán)境
2.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)描述
2.3.2 參照算法介紹
2.3.3 其他軟硬件設(shè)施
2.4 實(shí)驗(yàn)一：三種基礎(chǔ)算法的性能測(cè)試
2.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.4.2 性能評(píng)價(jià)
第3章 BFP-growth：快速模式增長(zhǎng)算法
3.1 經(jīng)典模式增長(zhǎng)算法的性能分析
3.1.1 影響FP-growth性能的三個(gè)因素
3.1.2 ICDM*佳算法：FPgrowth
3.2 批量模式增長(zhǎng)算法：BFP-growth
3.2.1 性能提升的途徑
3.2.2 核心步驟：兩次前綴樹(shù)遍歷
3.2.3 算法偽代碼
3.3 BFP-growth算法的性能分析
3.3.1 *少的遍歷花費(fèi)
3.3.2 FP-array技術(shù)應(yīng)該集成在BFP-growth中嗎
3.3.3 無(wú)修飾的前綴樹(shù)結(jié)構(gòu)
3.4 實(shí)驗(yàn)二：BFP-growth的性能測(cè)試及討論
3.4.1 BFP-growth及FPgrowth*與基礎(chǔ)算法的對(duì)比
3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論
3.5 小結(jié)
第4章基于結(jié)點(diǎn)集合結(jié)構(gòu)的NS算法
4.1 Eclat及FPgrowth算法的優(yōu)缺點(diǎn)
4.2 結(jié)點(diǎn)集合結(jié)構(gòu)(Nodeset)
4.2.1 條件結(jié)點(diǎn)
4.2.2 結(jié)點(diǎn)拓?fù)湫蛱?hào)
4.2.3 使用結(jié)點(diǎn)集合結(jié)構(gòu)表示前綴樹(shù)
4.3 NS算法
4.3.1 映射前綴樹(shù)到結(jié)點(diǎn)集合結(jié)構(gòu)
4.3.2 從結(jié)點(diǎn)集合結(jié)構(gòu)中挖掘頻繁項(xiàng)集
4.3.3 一個(gè)例子
4.3.4 NS算法的原子操作
4.4 實(shí)驗(yàn)三：NS算法與其他快速挖掘算法的性能對(duì)比
4.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

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