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DATA CHARACTERIZATION TOWARDS MODELING FREQUENT PATTERN MINING ALGORITHMS

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Academic year: 2017

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Figure 1. A model of stream mining algorithms.
Figure 3. An example of a task graph.
Figure 8. An example of FP-tree.Figure 4. A pseudo code for the training stage of Naïve Bayes  The  frequent  items  in  thelast  transaction  perfectly  overlaps  with  the  frequent  items  in  the  first  transaction
Table 3 shows the number of found sets for census when support increases from 1.25 to 40
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