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大家在查：项大经过验证尚比西河格列高 junipers warmers 曼弗雷德曼 identify with 穆哈 internment

itemsets

网络项目集；项集合；项目组

itemsets

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项目集

目所组成的集合，1≤j≤m，称之为项目集(itemsets)，且Tj?I，在项目集X 与Y 之间有一关联规

项集合

T500 I1，I3 项集合 （Itemsets）关联规则度量规则X?Y在交易数据集D中的计算方法：计算方法：规则X?

项目组

下：一项目组(itemsets)为一个或以上之项目(items)所组合而成的集合，若两项目组X、Y 之间有

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After calculating the minimum support of each item set , frequency itemsets meeting the user specified minimum support are selected.

计算各候选项集的支持度后，得到满足最小支持度的频繁项集；

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An association model is made up of a series of itemsets and the rules that describe how those items are grouped together within the cases .

关联模型由事例中一系列项集和说明这些项如何分组的规则组成。

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The other is to produce strong association rules by frequent itemsets .

由频繁项集产生强关联规则。

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Specifies the maximum number of itemsets to produce .

指定要生成的最大项集数。

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Discovering frequent itemsets is important in data mining association rules .

发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题。

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In order to generate association and dependency relation between concepts , join and prune phases are used to extract potential itemsets.

为得到概念间关联依赖规则，合并和修剪技术用于产生候选的项集；

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Mining frequent itemsets is a basic task of the data stream mining .

挖掘频繁项集是挖掘数据流的基本任务。

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DS(deep search)-ECLAT algorithm is a new frequent itemsets algorithm proposed on the fundation of ECLAT algorithm .

在 ECLAT 算法的基础上，提出一种新的频繁项集挖掘算法 ——DS-ECLAT 算法。

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Finding all frequent itemsets is the first step of association rule mining.

产生频繁集是产生关联规则的第一步。

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Due to the limitations, the paper presents a frequent itemsets mining algorithm which is based on the frequent pattern tree .

针对这些不足论文提出一种基于频繁模式树的频繁项集挖掘算法。

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At the same time, it stores the frequent itemsets in a two indexes link .

同时，把得到的频繁项集存储到一个双层索引链表中。

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Study of Incremental Rapid Maintenance Algorithm for Frequent Itemsets

增量式频集快速维护算法研究

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Incremental Updating Algorithm for Mining Constrained Maximum Frequent Itemsets

约束最大频繁项目集的增量式更新算法

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Updating Technique for Frequent Itemsets in Distributed Database System in the Case Minimal Support Change

最小支持度变化时分布式数据库中频繁项目集更新

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Privacy preserving distributed data mining association rules of frequent itemsets

分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘

22

Interactive Visualization of Frequent Itemsets and Association Rules

一种交互式关联规则和频繁项集的可视化方法

23

Text Classification Using Sentential Frequent Itemsets

使用句子级频繁项目集的文本分类方法

24

Optimization algorithm of fast and effectively mining maximum frequent itemsets

一种挖掘最大频繁项目集的优化算法

25

Incremental updating algorithm for mining maximum frequent itemsets

最大频繁项目集的增量式更新算法

27

An Algorithm for Mining Maximum Frequent Itemsets without Candidate Generation

一种不产生候选集的最大频繁集快速挖掘算法

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Fast algorithm for discovering maximum frequent itemsets of association rules

关联规则最大频繁项目集的快速发现算法

29

Incremental Mining Large Itemsets with Constraints in Dynamic Databases

带限制的动态数据库中大项目集增量式挖掘

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Algorithm for mining constrained maximal frequent itemsets

基于约束的最大频繁项集挖掘算法

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