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快速挖掘频繁项目集算法 总被引:2,自引:0,他引:2
马丽生 《计算机工程与设计》2009,30(8)
频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上,提出了一种能够快速挖掘频繁项目集的算法,对频繁项目集挖掘的搜索空间以及数据表示进行了优化,缩小搜索空间和数据表示的规模,减少计算项目集支持数的时间,提高算法的执行效率,实验结果表明,该算法在性能上优于FP-Growth算法. 相似文献
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基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
最大频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上提出了FP-MMFI算法,它是对FP-growth算法在最大频繁项目集挖掘上的扩展.提出了频繁路径的概念,用它可以有效地对FP-tree进行压缩和缩小搜索空间,同时使用投影的方法对超集检测进行了优化,减少了项目匹配的次数.最后实验结果表明,该算法在性能上优于已有的同类算法. 相似文献
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一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法 总被引:7,自引:0,他引:7
挖掘关联规则是数据挖掘领域中的重要研究内容,其中挖掘最大频繁项目集是挖掘关联规则中的关键问题之一,以前的许多挖掘最大频繁项目集算法是先生成候选,再进行检验,然而候选项目集产生的代价是很高的,尤其是存在大量长模式的时候。文中改进了FP 树结构,提出了一种基于FP tree的快速挖掘最大频繁项目集的算法DMFIA 1,该算法不需要生成最大频繁候选项目集,比DMFIA算法挖掘最大频繁项目集的效率更高。改进的FP 树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,这大约节省了三分之一的树空间。 相似文献
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杨萍 《计算机工程与应用》2003,39(34):197-200
最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。 相似文献
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挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用. 相似文献
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为了解决FP-Max算法挖掘最大频繁项目集时递归生成条件模式树和超集检验的问题,提出了基于单向有序FP-Tree的NCFP-Max算法.该算法在挖掘过程中采用预剪枝策略减少挖掘结点,利用单向有序FP-Tree避免每次存储当前挖掘出的频繁项目集之前都需要超集检验,利用项目表格避免递归生成条件模式树减少时空资源.实验结果表明,在事务条数多、项的数量大的情况下,NCFP-Max算法的挖掘时间比FP-Max算法缩短了50%左右. 相似文献
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快速挖掘全局频繁项目集 总被引:32,自引:1,他引:32
分布式环境中,全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架,须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集,且通过传送局部频繁项目集求全局频繁项目集的网络通信代价高.为此,提出了一种分布数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法——FMAGF.FMAGF算法采用传送条件频繁模式树或条件模式基来挖掘全局频繁项目集,可有效地减小网络通信量,提高全局频繁项目集挖掘效率.理论分析和实验结果表明提出的算法是有效可行的. 相似文献
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采用频繁项目链表变换的频繁项目集挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
周海岩 《小型微型计算机系统》2008,29(7)
频繁项目集的产生是关联规则挖掘的关键问题,经典的关联规则挖掘算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的.最新的研究已经开始探索合适的数据结构以支持进行极少次数的事务数据库的扫描,进而减少关联规则挖掘过程中巨大的I/O开销以获得更高的效率.文中利用频繁项目链表的数据结构,给出了一种仅需扫描两次事务数据库的关联规则挖掘算法 ,称为FILLT算法.该算法采取分而治之策略,对频繁项目链表实施分割、变换来进行关联规则挖掘.文中最后对这一算法的效率进行了理论分析和实验验证. 相似文献
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最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时间.另外,算法FPMFI通过删除FP子树(conditional frequent pattern tree)的冗余信息,有效地压缩了FP子树的规模,减少了遍历的开销.分析表明,算法FPMFI具有优越性.实验比较说明,在最小支持度较小时,算法FPMFI的性能优于同类算法1倍以上. 相似文献
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一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法 总被引:7,自引:2,他引:7
目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想 知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时 ,可以显著减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约 束条件,提出了一种快速的基于FP-tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更 新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA. 相似文献
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研究挖掘关联规则的一个重要工作就是找出所有的频繁项集。基于FP—tree的最大频繁项集挖掘算法要多次生成大量的FP—tree,并且需要对其多次遍历,消耗了大量的时间。针对以上缺点,提出一种基于FP—tree并利用数组和矩阵技术进行优化的最大频繁项集挖掘算法(Mining Maximal Frequent Itemset。简称MMFI),它既减少创建FP—tree的数量,又节省遍历FP—tree的时间,实验证明本算法是有效的。 相似文献
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基于项目序列集操作的关联规则挖掘算法 总被引:29,自引:0,他引:29
最大频繁项目序列集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题,传统的算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的,最新的研究已经开始通过减少事务数据库的扫描次数进而减少挖掘过程的I/O代价来获得更高的效率,随着计算机性能的提高,探索合适的数据结构来支持基于一次事务数据库扫描的高效算法成为可能,该文首先给出项目序列集和它的基本操作的严格定义,然后在此基础上提出了一个称为ISS-DM的最大频繁项目序列集生成算法。ISS-DM算法是通过对事务数据库的一次扫描而逐步演化成最大频繁项目序列集的,最后作者对这一算法的时间和空间效率进行了理论分析和实验验证。 相似文献