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基于FP-tree的最大频繁模式超集挖掘算法:原理、优化与应用探索
一、引言
1.1研究背景
在信息技术飞速发展的大数据时代,数据以前所未有的速度增长,涵盖了人们生活、工作以及各个行业的方方面面。据国际数据公司(IDC)预测,全球数据总量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,这些数据蕴含着巨大的潜在价值,成为了一种重要的战略资源。如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息,成为了学术界和产业界共同关注的焦点,数据挖掘技术应运而生,并迅速发展成为解决这一问题的关键手段。
数据挖掘旨在从大量的数据中发现潜在的、有价值的模式和知识,为决策提供有力支持,在众多领域发挥着
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