基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (7): 146-149.

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基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
国家科技成果重点推广项目计划（2003ECo00001）资助.

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

摘要/Abstract

摘要： 由于其内在的计算复杂性，挖掘密集型数据集的全部频繁项集非常困难，解决方案之一是挖掘最大频繁项集。集合枚举树是最大频繁项集挖掘算法中常用的数据结构，最大频繁项集的挖掘过程也可以看作是集合枚举树的搜索过程。为缩小集合枚举树的搜索空间，采用宽度优先和深度优先相结合的混合搜索策略，提出了一种新的最大频繁项集的挖掘算法Index-MaxMiner。该算法首先设计了索引数组这种新的数据结构，并给出了一个基于二进制位图技术的索引数组的计算方法。通过为每个频繁项增加包含索引，Index-MaxMiner利用一次宽度优先搜

关键词: 数据挖掘关联规则最大频繁项集索引数组集合枚举树

Abstract: Because of the inherent computational complexity, mining the complete frequent itemset in dense datasets remains to be a challenging task. Mining Maximal Frequent Itemset （MFI）is an alternative to address the problem. Set-Enumeration Tree （SET）is a common

Key words: Data mining, Association rule, Maximal frequent itemset, Index array, Set-enumeration tree

. 基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(7): 146-149. https://doi.org/