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A Fast Biological Data Mining Algorithm Based on Embedded Frequent Subtree

机译:一种基于嵌入式频繁子树的快速生物数据挖掘算法

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摘要

In this paper, we present a fast biological datamining algorithm named IRTM based on embedded frequentsubtree. We also advance a string encoding method forrepresenting the trees, a scope-list for extending all substringsand some pruning rules which can further reduce thecomputational time and space cost. Experimental results showthat IRTM algorithm can achieve significantly performanceimprovement over previous works.
机译:在本文中,我们介绍了一种基于嵌入式频繁的IRTM的快速生物数据分区算法。我们还提前了一个字符串编码方法,以使树木的推出,一个范围列表,用于扩展所有子字符串和一些修剪规则,这可以进一步降低电算时间和空间成本。实验结果显示IRTM算法可以在以前的作品上实现显着的性能管理。

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