基本信息

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文档摘要

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基于连接和合并的子树挖掘算法深度剖析与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了统计学、机器学习、数据库等多领域知识，旨在从大量数据中发现潜在的、有价值的模式和信息，已在人工智能与机器学习、数据库管理、模式识别、生物信息学、神经计算等诸多方向取得了显著成果。

子树挖掘作为数据挖掘领域中一个较新的分支，专注于从树结构数据中发现频繁出现的子树模式，属于半结构化的数据挖掘问题。树结构数据在现实世界中广泛存在，如生物学中的进化树用于描述物种之间的进化关系，通过子树挖掘可