大数据中频繁模式挖掘算法研究及应用（知网）
影响频繁模式挖掘算法效率：1数据中事务分布方式 2算法
数据挖掘任务：概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现、序列模式发现等
数据挖掘的方法：统计学方法、机器学习、面向数据库地方法、模糊方法、粗糙集理论、云理论、遗
传算法、最近邻技术、归纳学习、证据理论
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转载自www.cnblogs.com/genghenggao/p/9110107.html
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