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基于FP-tree挖掘密集型数据最大频繁模式算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
易月娥;林亚平;王永红
作者机构:
湖南大学软件学院
[易月娥] 长沙民政职业技术学院
湖南城市学院计算机系
[林亚平] 湖南大学
[王永红] 湖南城市学院
语种:
中文
关键词:
数据挖掘;关联规则;最大频繁模式
关键词(英文):
FP-tree
期刊:
湖南城市学院学报(自然科学版)
ISSN:
1672-7304
年:
2007
卷:
16
期:
1
页码:
76-78
基金类别:
湖南省自然科学基金资助项目(06JJ2050);
机构署名:
本校为其他机构
摘要:
Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法.但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点.在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax.算法FP-DMax只需要2次扫描数据库,在挖掘过程中不产生候选项集,大大提高了算法的时空效率.实验表明,算法FP-DMax在挖掘密集型数据最大频繁模式方面是高效的.
摘要(英文):
Fp-growth algorithm is one of the currently fastest and most popular one for mining association rule without candidate generation. However, it has disadvantages such as complicated data structure and lower space utilization rate. This paper develops the algorithm FP-DMax for mining maximal frequent patterns of dense datasets based on the data structure FP-tree. The algorithm only scans the database twice and generates no candidate itemsets. The experiment shows that ...

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