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thm和fhm区别

发表时间：2024-07-30 10:15:22 来源：网友投稿

THM和FHM是两种不同的数据挖掘算法。

THM（Topological Heterogeneous Mapping）是一种用于异构数据集集成的算法。异构数据集是指由不同类型、结构或领域的数据组成的集合。THM算法通过将异构数据集映射到统一的拓扑空间中，实现了数据的整合和一致性。它可以用于解决异构数据集中的数据匹配、数据关联和数据集成等问题。FHM（Frequent Heterogeneous Mining）是一种用于挖掘异构数据集中频繁模式的算法。频繁模式是指在数据集中频繁出现的模式或模式组合。FHM算法将不同类型的数据集整合起来，并挖掘其中的频繁模式。这样可以揭示不同数据集之间的关联规律和潜在的有用信息。综上所述THM算法主要用于异构数据集的集成和一致性，而FHM算法主要用于异构数据集中频繁模式的挖掘。它们分别从整合数据和挖掘模式的角度来解决异构数据集中的问题。

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