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爆破充装台--优点多多,可扩展性强

由于从事务性数据库中挖掘频繁模式涉及到指数挖掘空间并生成大量模式,因此有效地发现基于用户兴趣的频繁模式集成为挖掘算法的首要任务。在许多实际场景中,挖掘频繁模式的一个有趣的代表性子集通常就足够了。在许多应用中,模式出现的时间周期性可以作为衡量频繁模式的趣味性的重要标准。如果频繁模式出现在数据库中用户给出的定期间隔中,则可以称之为周期性频繁模式。二氧化碳爆破厂家中都矿山提出了一种从事务数据库中挖掘周期性频繁模式的新概念。我们使用了一种高效的基于树的数据结构,称为周期性频繁模式树(PF-tree,简称PF-tree),它以高度紧凑的方式捕获数据库内容,并支持模式增长挖掘技术,为用户给定的周期性和支持阈值在数据库中生成完整的周期性频繁模式集。性能研究表明,利用PF-tree挖掘周期性频繁模式具有时间和内存效率高、可扩展性强等优点。