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ESPM--频繁子树挖掘算法 总被引:15,自引:2,他引:13
随着互联网的发展,频繁模式的挖掘由频繁项集扩展到结构化数据:树和图.在这些结构上的挖掘工作被应用于更为复杂的领域,比如生物信息学、网络日志和XML文档.提出了一个新颖的算法:ESPM,以挖掘有序标号树中的频繁子树.不同于以往的工作,把树同构的判断工作放到了算法的晚期,从而减少了整个挖掘过程的时间开销.人工数据集和真实数据集上的实验都证明ESPM相较于其他算法的优越性.还提出了一些可能的改进. 相似文献
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本文指出生产6-氯2-己酮的原料2-甲基-3-乙酯基-5,6-二氢吡喃使用正丁醇为溶剂导致诸多问题,而选用乙醇为溶剂可获得满意结果,经济效益显著。 相似文献
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