计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (9): 149-152.

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基于FC—tree的频繁闭项目集挖掘算法

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(60603047,60703068),辽宁省自然科学基金,辽宁省教育厅高等学校科研基金,大连市优秀青年科技人才基金.

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,但这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库。本文针对这一问题,给出了一种基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法Max-FCIA,该算法将频繁项目集存储在哈希表中,节省了程序的搜索时间。此外,利用广度优先搜索和有效的剪枝策略,大大限制了候选项目集的生成,缩小了搜索空间从而提高了程序的性能。实验结果表明该算法是快速有效的。

关键词: 频繁项目集 频繁闭项目集 最小频繁闭项目集 最大频繁闭项目集 FC-tree(频繁闭模式树)

Abstract: Most mining algorithms of frequent Itemsets are based on Apriori. However, these algorithms make huge candidate itemsets and scan large database again and again. In order to solve this problem, an efficient algorithm called Max-FCIA based on FC-tree for m

Key words: Frequent itemsets, Frequent closed itemsets, Minimum frequent closed itemsets, Maximal frequent closed itemsets, FC-tree (Frequent Pattern Tree )

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