【摘 要】
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高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容;由于其计算过程包含对模式的内、外效用值的处理,计算复杂度较大,因此挖掘算法的主要研究热点问题就是提高算法的时间效率.
【基金项目】
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宁波市自然科学基金和攻关项目（2013A610115,2014A610073,2013C10010）, 浙江省教育厅一般科研项目（Y201432717）, 宁波大红鹰学院大宗商品专项课题（1320133004）资助
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高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容;由于其计算过程包含对模式的内、外效用值的处理,计算复杂度较大,因此挖掘算法的主要研究热点问题就是提高算法的时间效率.针对此问题,本文给出一个基于模式增长方式的高效用模式挖掘算法HUPM-FP,该算法可以从全局树上挖掘高效用模式,避免产生候选项集.实验中,采用6个典型数据集进行实验,并和目前效率较好的算法FHM（Faster high-utility itemset mining）做了对比,实验结果表明本文给出的算法时空效率都有较大的提高,特别是时间效率提高较
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