项约束先过滤的最大频繁项集挖掘算法

在稠密型数据库中,现有最大频繁项集挖掘算法效率低、耗时长,挖掘结果模糊,不利于用户使用。为此,提出一种项约束先过滤的最大频繁项集挖掘算法——VCM。利用项包含约束过滤数据库,使用垂直数据表示数据集,采用深度优先的挖掘策略对数据库进行最大频繁相集的挖掘。实验结果表明,该算法快速有效,尤其在挖掘具有长模式的稠密数据库时优势明显。     

基于子树特征的中文实体关系抽取

基于核函数的实体关系抽取方法将信息隐含在核函数中,无法辨别有用和无用信息,会引入噪声。为此,提出一种基于子树特征的实体关系抽取方法。利用子树挖掘和特征选择得到有效子树,并将其作为特征模板构造特征向量。在中文语料库上进行的实验结果表明,该方法具有较好的分类效果。