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文档摘要

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频繁子树挖掘：算法演进、策略优化与多元应用

一、引言

1.1研究背景

在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆发式增长态势。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，如此庞大的数据蕴含着丰富的潜在价值，但也给数据处理和分析带来了巨大挑战。如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域亟待解决的关键问题。数据挖掘作为一门融合了统计学、机器学习、数据库等多领域知识的交叉学科，旨在从大量数据中发现潜在的、有价值的模式和知识，为决策提供有力支持，在众多领域都发挥着不可或缺的重要作用。

频繁模式挖掘作为数据挖掘的核心任务之一，致力于发现