关联规则中基于降维的最大频繁模式挖掘算法

基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、产生大量候选最大频繁项集等问题,在分析FPMax、DMFIA算法的基础上,提出基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)。该算法改传统的FP-tree为数字频繁模式树DFP-tree,提高了超集检验的效率;采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数;基于降低项集维度的挖掘方式,减少了候选项的数目,避免了递归地产生条件频繁模式树,提高了算法的效率。实验结果表明,BDRFI的效率是同类算法的2~8倍。     

一种改进的最大频繁项集挖掘算法

研究基于条件模式基排序的最大频繁项集挖掘算法。通常在基于FP-tree(frequent pattern tree)的最大频繁项集挖掘算法中,影响执行效率的主要是递归和超集检测。因此提出了改进的最大频繁项集挖掘算法S-FP-MFI(sorted frequent pattern tree for maximal frequent item set),根据条件模式基含有的项目数对条件模式基进行动态排序,以减少递归次数;另外基于MFI-tree(maximalfrequent item tree)的投影策略减少了超集检测时间。实验表明S-FP-MFI算法在支持度较小的情况下,具有优越性。     

基于有序FP-tree的最大长度频繁项集挖掘算法

频繁项集的挖掘受到大量候选频繁项集和较高计算花费的限制,只挖掘最大长度频繁项集已满足很多应用。提出一种基于有序FP-tree结构挖掘最大长度频繁项集的算法。即对有序FP-tree的头表进行改造,增加一个max-level域,记录该项在有序FP-tree中的最大高度。挖掘时仅对max-level大于等于已有最大长度频繁项集长度的项进行遍历,不产生条件模式基,无需递归构造条件FP-tree,且计算出最大长度频繁项集的支持度。实验结果表明该算法挖掘效率高、速度快。     

海量加密军用数据下的频繁项目集挖掘仿真

军用加密数据为了达到保密的目的,人为设定了较多的加密规则,打破了数据之间常规的关联性.在进行军用数据挖掘建立关联规则时,由于数据关联规则被人为隐藏,递归生成关联条件模式树的过程中,传统的FP-tree算法挖掘算法,由于加密数据的关联复杂性,会递归生成大量条件模式树,导致后期挖掘过程占用了大量的挖掘算法资源,挖掘效率较低.提出基于改进FP-tree的海量加密军用数据下频繁项目集挖掘算法,依据海量加密军用数据下频繁项目集挖掘原理,在FP-tree 算法的基础上,依据预剪枝策略减少挖掘节点,通过单向有序FP-tree防止每次存储当前挖掘出的频繁项目集之前都需要超集检验,建立项目表格,避免递归生成条件模式树浪费资源.将提出的改进FP-tree算法应用到海量加密军用数据下频繁项目集的挖掘中,获取的实验结果说明,改进FP-tree算法在提高加密军用数据频繁项目集挖掘速度及准确率方面具有较高的优越性.     

基于FP-tree最大频繁项集的FP-MFI算法研究

由于基于Fp-tree的DMFIA算法在生成最大频繁项目集时会产生大量的候选频繁项集,通过改进传统的FP-tree结构,并提出了一种基于改进FP-tree的最大频繁模式挖掘算法FP-MFI,该算法不需要生成最大频繁候选项目集,改进的FP-tree是单向的,每个节点只保留了指向父节点的指针,可节约树空间.实验结果表明FP-MFI算法在数据库中频繁项目很多,而每一个事务中频繁项目很少的情况下,比同样基于FP-tree的DMFIA算法挖掘最大频繁项目集的效率更高.     

关联规则中FP-tree的最大频繁模式非检验挖掘算法

基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、做超集检验等问题,在分析DMFIA-1算法的基础上,提出了最大频繁模式的非检验挖掘算法NCMFP。该算法改进了FP-tree的结构,使挖掘过程中不需要生成条件频繁模式树也不需要超集检验。算法采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数,采用的求取公共交集的方式保证了挖掘结果的完整性。实验结果表明在支持度相对较小情况下,NCMFP的效率是同类算法的2~5倍。     

基于矩阵伪投影策略的频繁项集挖掘方法

挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题.经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈.本文通过将FP-tree映射成矩阵,通过在矩阵自身上进行伪投影得到条件模式阵,避免了递归构造FP-tree,从而节约了内存消耗和计算时间.     

在单向FP-tree上挖掘频繁闭项集

频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整的、最小表示。针对稠密数据集,提出一种基于单向FP-tree的频繁闭项集挖掘算法Unid_FP-FCI。该算法在挖掘过程中只生成被约束子树,而它是一种虚拟的树结构,在原有的单向FP-tree基础上用三个很小的数组来表示,因而避免了以往算法需递归构造条件FP-tree来计算频繁闭项集的弊端,极大地降低了内存空间和时间开销,提高了挖掘效率。     

基于矩阵伪投影策略的频繁项集挖掘方法

挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题。经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈。本文通过将FP-tree映射成矩阵,通过在矩阵自身上进行伪投影得到条件模式阵,避免了递归构造FP-tree,从而节约了内存消耗和计算时间。     

基于节点表的FP-Growth算法改进

针对FP-Growth算法在构建FP-tree过程中需要对事务数据库扫描两次,同时在利用FP-tree挖掘频繁项集过程中产生大量条件模式基和条件模式树的问题,提出一种改进的FP-Growth算法。该算法只需扫描一次事务数据库,就能构建一棵无相同节点的新的FP-tree;弃用项头表,新增与新的FP-tree关联的节点表,将构建新的FP-tree过程中"多余"的项信息存入节点表;利用新的FP-tree和节点表挖掘频繁项集。实验结果表明了该算法的可行性和有效性,其提高了数据挖掘的效率。     

基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集

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.     

一种改进的基于FP-树的最大目标频繁项集挖掘算法

目前,基于FP-树的最大频繁项集挖掘算法存在的一个问题是FP-树的规模过大,遍历树需耗费大量的运行时间,并且挖掘出来的很多频繁项集是用户不感兴趣的,过多的无用频繁 模式影响了挖掘的效率。本文提出一种排序紧缩非冗余的STFP-树,以及基于STFP-树的最大目标频繁项集挖掘算法STFP-MAX。该算法在满足用户需求的基础上有效地缩小了FP--树的规模,又加快了搜索的速度,从而提高了挖掘的效率。     

基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

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.     

基于改进FP-树的最大项目集挖掘算法*

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题。FP-growth算法是目前最有效的频繁模式挖掘算法之一,其在挖掘最大项目集时要递归生成大量的条件FP-树,存在时空效率不高的问题。于是结合改进的FP-树,提出了一种快速挖掘最大项目集的算法。该算法利用改进的FP-树是单向的且每个节点只保留指向父节点的指针,可以节约大量的存储空间;同时引入项目序列集和它的基本操作,使挖掘最大频繁项目集时不生成含大量候选项目的集合或条件FP-树,可以快速地挖掘出所有的最大频繁项目集。实例分析证明所提出的算法是可行的。     

基于FP树的全局最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项集是多种数据挖掘应用了更新最大频繁候选项集集合,需要反复地扫描整个数据库,而且大部分算法是单机算法,全局最大频繁项集挖掘算法并不多见.为此提出MGMF算法,该算法利用FP-树结构,类似FP-树挖掘方法,一遍就可以挖掘出所有的最大频繁项集,并且超集检测非常简单、快捷.另外MGMF算法采用了分布式PDDM算法播报消息的思想,具有很好的拓展性和并行性.实验证明MGMF算法是有效可行的.     

无项头表的FP-Growth算法

针对FP-Growth算法中频繁模式树的遍历低效问题,提出了一种无项头表的频繁模式增长算法。该算法利用递归回溯的方式遍历频繁模式树以求取条件模式基,解决了对同一树路径多次重复遍历的问题。从理论分析和实际挖掘能力两方面,将新算法与FP-Growth算法进行了对比。结果表明,新算法有效减少了条件模式基的搜索开销,使频繁模式挖掘的效率提高了2~5倍,在时间和空间性能上均优于FP-Growth算法。将该算法应用于通信告警关联规则挖掘,较快地挖掘出了关联规则结果,且正确规则的覆盖率达到了83.3%。     

基于FIUT结构增量式频繁项集挖掘

增量式频繁项集挖掘是当前研究的热点,基于FP-Growth的Pre-FUFP算法有效处理了频繁模式的更新,但需递归遍历FP-tree,导致效率较低。提出Pre-FIUT算法,引入频繁超度量树结构,提高了获得频繁项集挖掘效率;基于FIUT的Pre-FIUT可通过查看频繁超度量树叶子结点的支持度确定频繁项集,并与次频繁项集概念相结合进行增量式频繁项集挖掘。实验表明,Pre-FIUT算法能快速扫描和更新数据,合理利用内存,精确获得频繁项集。