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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于二进制的长频繁项目集挖掘算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
结合挖掘长频繁项目集的自顶向下搜索策略,提出一种基于二进制的长频繁项目集挖掘算法.该算法用数值递减搜索策略产生候选项,在用到频繁项目集修剪其子集减少候选项的基础上还通过事务特征减少搜索事务数,并运用二进制的逻辑"与"运算计算支持数,提高了算法的效率.算法分析和实验表明,该算法是有效的、快速的.  相似文献   

2.
提出了项集长度受限且生成项集对应事务信息的最大频繁项集挖掘问题,定义为L-MAX频繁项集挖掘,并重点研究了项集长度约束特征和事务集信息的存储与生成策略.首先研究了L-MAX频繁项集的性质,然后扩展FP-tree提出了ExFP-tree结构并给出ExFP-tree生成算法.ExFP-tree利用FP-tree共享前缀路径的性质通过共享子孙节点事务信息策略实现大量事务信息的压缩存储;最后基于FP-MAX算法,提出基于ExFP-tree的L-MAX频繁项集挖掘算法,核心思想是先根据L-MAX频繁项集长度约束性质进行前瞻剪枝再进行最大频繁项集挖掘,并通过回溯策略直接定位生成对应事务集.  相似文献   

3.
王乐  常艳芬  王水 《计算机应用》2015,35(7):1921-1926
为提高不确定数据频繁模式(FP)挖掘算法的时空效率,提出了基于最大概率的不确定频繁模式挖掘(UFPM-MP)算法。首先,利用事务项集中的最大概率值预估期望支持数;然后,使用该期望支持数与最小期望支持数阈值进行比较,以确定某一项集是否为候选频繁项集,并对候选项集建立子树以递归挖掘频繁模式。实验中,UFPM-MP算法与AT-Mine算法进行了对比,并在6个典型的数据集上进行实验验证。实验结果表明,UFPM-MP算法的时空效率得到了提高,稀疏数据集上提高约30%,稠密数据集上的效率提高更为明显(约3~4倍)。预估期望支持数的策略有效地减少了子树和头表项的数量,从而提高了算法的时空效率;且最小期望支持数越小,或需要挖掘的频繁模式越多的时候,算法的时间效率提高越多。  相似文献   

4.
基于FP_tree的频繁项目集增量式更新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵岩  姚勇  刘志镜 《计算机工程》2008,34(11):63-65
对频繁项目集的更新问题进行研究,提出一种基于频繁模式树的频繁项目集增量式更新算法。充分利用已有挖掘结果,有效解决最小支持度和事务数据库同时发生变化时相应频繁项目集的更新问题。在事务数据库变化同时包括增加和减少的情况下,对算法性能进行分析与测试,结果证明该算法高效可行。  相似文献   

5.
基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新   总被引:13,自引:0,他引:13  
吉根林  杨明  赵斌  孙志挥 《计算机学报》2003,26(10):1387-1392
给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER,对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨,既考虑了数据库中事务增加的情况,又考虑了事务删除的情况;提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF.该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集,在求解全局频繁项目集过程中,传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n);将文章提出的算法用Java语言加以实现,并对算法性能进行了研究;实验结果表明这些算法是正确、可行的,并且具有较高的效率.  相似文献   

6.
关联规则的更新是数据挖掘研究的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的最大频繁项目集是衡量一个关联规则更新算法好坏的关键因素。提出基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新(MFIUP)算法,以处理最小支持度和事务数据库同时发生变化之后相应频繁项目集的更新问题,其中事务数据库的变化同时包括增加和减少两种情况,并对其优越性进行了分析和测试。  相似文献   

7.
目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.  相似文献   

8.
挖掘最大频繁项集的事务集迭代算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
发现最大频繁项目集是数据挖掘应用中的关键问题;提出一种新的基于事务集迭代的求最大频繁项集算法,该算法在每次迭代时,通过对输入事务集的两次扫描,生成所有阶数的候选项集和频繁项集;每次迭代后又生成新的事务集作为下一次迭代的输入,而候选最大频繁项集集合则随着迭代不断地趋于完整。该算法不需要生成K-1阶候选项集或频繁树,有别于已有的经典算法;同时由于用于迭代的事务集的数据量会快速缩减,从而也可有效降低算法的时间复杂度。实验表明在大数据量和小最小支持度时该算法更为有利。  相似文献   

9.
发现频繁项目集所关联的事务集是十分有意义的,它能使人们了解频繁项目集是由哪些顾客的购买行为所引起的。文章首先定义了事务树及其相关操作,在此基础上,设计了一种能在挖掘频繁项目集的同时发现项目集所在事务集的算法(FS-TS_DM),该算法具有仅需扫描一次事务数据库的特点。另外,还定义了“分散度”指标,用于指导“真频繁项目集”的挖掘。  相似文献   

10.
Apriori算法是数据挖掘领域挖掘关联规则频繁项目集的经典算法,但该算法存在产生大量的候选项目集及需要多次扫描数据库的缺陷。为此提出一种新的挖掘关联规则频繁项目集算法( CApriori算法):利用分解事务矩阵来压缩存放数据库的相关信息,进而对分解事务矩阵进行关联规则挖掘;优化了由频繁k -1项目集生成频繁k项目集的连接过程;提出了一种不需要扫描数据库,利用行集“与运算”快速计算支持数的方法,改进算法挖掘所有的频繁项目集只需扫描数据库两次。实验结果表明,改进算法在最小支持度较小时效率高于Apriori算法。  相似文献   

11.
胡鹏  童恒建  徐来 《微计算机信息》2006,22(15):175-177
数据挖掘的目的是为了发现有效的关联规则从而找到不易发现的规律从而对企业的决策提供帮助,而查找频繁项集是发现有效关联规则的基础,其基础算法是Apriori算法。分布式数据库是目前较为流行的一种的数据库开发模式,它通过将一套完整的数据库系统分别部署在几台电脑上可以实现几台电脑并行处理数据从而提高数据库的效率。本文通过分析一个查找频繁项集的例子提出了一种将改进的频繁项集查找算法与分布式数据库相结合的方法从而实现频繁项集的高效查找。  相似文献   

12.
对频繁模式树中的每个节点引入一个位串存储前缀路径,提出了包含正负项目的频繁模式树的构造方法,它不需要反复遍历节点就可获得包含正负项目的频繁项集.与直接使用FPgrowth算法相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并销毁额外的数据结构,只需在原始的频繁模式树上修改,因而在时空开销上都具有一定的优势.实验表明,所提出的算法比现有的同类挖掘算法和直接FPgrowth算法具有更好的效率.  相似文献   

13.
一种基于矩阵的频繁项集更新算法*   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对相关算法在处理频繁项集更新时所存在的问题,提出了一种基于矩阵的频繁项集更新算法。该算法首先以时间为基准将更新后的数据库分为原数据库和新增数据库,分别将它们转换为0-1矩阵,通过矩阵裁剪、位运算产生新增频繁项集,并利用已有频繁项集更新原有频繁项集。实验仿真结果不但证明了该算法的可行性和高效性,而且还证明了它适合大型、稠密性数据库的频繁项集更新。  相似文献   

14.
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   

15.
特定数据最大频繁集挖掘算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对在某些限定项目数与交易长度数据的关联规则挖掘中FP-growth算法执行效率很低的问题,提出一种最大频繁模式挖掘算法,该算法引入与FP-tree结构类似的All-subset tree存储所有的最大频繁项目集,无需在扫描数据库前指定最小支持度,可以动态给定最小支持度而不用重新扫描数据库。实验结果表明,该算法在这些特定数据的挖掘中,与FP-growth相比明显提高了挖掘效率。  相似文献   

16.
频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整、最小表示,对频繁闭项集的挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热点,研究人员从不同角度对算法改进以提高算法的效率。基于频繁项集中共生项集的性质,提出无须进行子集检查的频繁闭项集挖掘方法,并设计一种变异的FP-树结构,利用FP-树结构来存储结点共生项集信息,以改进CLOSET算法,算法无须遍历结果集进行闭合性检查。实验表明,在支持度阈值减小,结果集变大时,改进算法的时间增长率比原有算法小。  相似文献   

17.
针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标识符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷。然后,通过FP-Growth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集。接着,通过扫描垂直数据集来计算项集的支持度,从而识别出非频繁项,并将其从数据集中删除以降低数据尺寸。最后,通过迭代过程来生成频繁 -项集。在标准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效挖掘出频繁项集,在执行时间方面具有很大的优越性。  相似文献   

18.
频繁项集挖掘是关联规则挖掘的核心内容,提出了一种挖掘最大频繁项集的并行算法CDTR。它对CD (counting distribution)算法进行了改进,根据一种新的分布式共享内存环境下面向视图并行编程思想,将数据库划分成视图。为了实现动态任务分配,对数据库进行了预处理。实验结果显示CDTR能够高效地生成最大频繁项集,大大提高了分布式共享内存系统的效率。  相似文献   

19.
一种新的高效Apriori算法   总被引:6,自引:2,他引:6  
Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。本文针对Apriori算法的瓶颈提出一种使用先验算法产生频繁2项目集。并给出了一种简单有效的逐步缩减交易数据库的方法,加快了频繁k项目集的验证速度。新算法减小了存储空间,并显著提高了Apriori算法的效率,并改进了数据挖掘算法的性能。  相似文献   

20.
王滔  白似雪 《微计算机信息》2007,23(15):139-140
在web日志挖掘技术基础之上,对网页推荐展开了研究和分析。文中提出了一种DPMFI算法,采用DPMFI算法生成最大频繁项目集,并基于最大频繁项目集来产生推荐网页。  相似文献   

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