10.3969/j.issn.1000-3428.2011.14.018
基于GPU的闭合频繁项集挖掘方法
提出一种采用图形处理器挖掘闭合频繁项集的方法,用二进制数据表示项集,利用单指令多数据的体系结构实现并行计算,结合项集索引树,可以提高项集支持度计算和项集查找的速度.在2种数据集上的实验结果表明,该方法能够用更少的空间保存频繁项集的全部信息,并减少挖掘时间.
图形处理器、频繁项集、闭合频繁项集、索引树、数据挖掘
37
TP311(计算技术、计算机技术)
中央财经大学"211工程"三期基金
2011-11-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
59-61