一种随时间衰减数据流中的频繁项挖掘算法 - 代写代发职称论文和代写职称论文网 - 代写代发职称论文网 关键词：数据流；数据挖掘；频繁项 [gap=8622]Key words: Data streams; data mining; frequent items
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... 协方差与相关性（Sample covariance and correlation） 交叉列表（Cross tabulation） 频率项（Frequent items） ...
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Global frequent items 全局频繁项
list of frequent items 频繁项的列表
frequent items set 频繁项集
recode frequent items 重新编码频繁项集
Frequent items statistics 频繁项统计
frequent items set increment 频繁项集增量
At first,the maximal frequent itemsets are mined,and then the web pages are clustered based on shared frequent item sets. Finally,clusters are labelled based on the frequent items.
算法首先基于全文挖掘最大频繁项集,然后依据网页集合之间最大频繁项集的共享关系进行聚类,最后依据类别包含的频繁项生成类别标签。
参考来源 - 基于最大频繁项集的搜索引擎查询结果聚类算法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Mining frequent items is a basic task in stream data mining.
频繁项集是挖掘流数据挖掘的基本任务。
The mining of frequent items in transactional database is an important task of data mining.
挖掘事务库中的频繁项集是数据挖掘的重要任务之一。
The second, clustered the data, and then discovered frequent items sets in the result of clustering.
然后对数据先进行聚类，再在聚类结果中发掘频繁项目集；
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