一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

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。     

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-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.     

基于敏捷分桶的频繁项目集生成新算法

指出用于数据挖掘的频繁项目集生成的常规Hash算法存在两个主要缺点：1）难挑选合适的Hash函数，2）易导致Hash冲突。为了克服了这些缺点，提出了一种能动态适应频繁项目集生成实际需要的敏捷分桶新算法，该算法对任何项目集均有按需反应能力，且无需寻找任何Hash函数，更不会导致任何Hash冲突。同时给出了进一步改进和提高新算法效率的研究方向。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项集挖掘算法

多数最大频繁项集挖掘算法产生候选项目集的代价很高,而实际应用中用户只关心部分关联规则。针对该问题,提出一种基于频繁模式树的约束最大频繁项集快速挖掘算法。该算法能随时删除不满足约束条件的项集,无需生成候选项目集,由此提高挖掘效率。实验结果证明,该算法的效率优于同类算法。     

基于Fp树的加权频繁模式挖掘算法

提出一种不产生候选项目集的加权频繁模式挖掘算法。对每个项目集权重进行归一化操作,避免加权支持率大于1,证明该算法满足加权向下封闭性。在此基础上,构建基于加权Fp树的剪枝策略。实例分析和实验结果表明,该算法能减少加权频繁项目集生成过程中的计算量,提高加权频繁项目集的生成效率。     

压缩FP-Tree的改进搜索算法

为克服Apriori算法候选频繁项集的支持数计算效率过低和频繁模式增长算法 FP‐Grow th多次建立条件模式树时内存耗费大的问题,提出基于压缩频繁模式树（CFP‐Tree）的改进搜索算法（MCFP‐Tree）。利用Apriori算法候选项集生成的思想和压缩频繁模式树紧凑的数据结构,采用自底向上的搜索策略,快速挖掘压缩频繁模式树及其子树,更快得到候选项集的支持数。实验结果表明,该算法可以高效计算出候选频繁项集出现的频次,挖掘效率明显优于 Apriori和 FP‐Grow th算法。     

挖掘最大频繁项集的事务集迭代算法

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。     

基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,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.     

基于频繁项目集链式存储方法的关联规则算法

为了提高经典关联规则Apriori算法的挖掘效率,针对Apriori算法的瓶颈问题,提出了一种链式结构存储频繁项目集并生成最大频繁项目集的关联规则算法.该算法采用比特向量方式存储事务,生成频繁项目集的同时,把包含此频繁项目的事务作为链表连接到频繁项目之后,生成最大频繁项目集.该算法能够减小扫描事物数据库的次数和生成候选项目集的数量,从而减少了生成最大频繁项目集的时间,实验结果表明,该算法提高了运算效率.     

基于FC—tree的频繁闭项目集挖掘算法

目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,但这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库.本文针对这一问题,给出了一种基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法Max-FCIA,该算法将频繁项目集存储在哈希表中,节省了程序的搜索时间.此外,利用广度优先搜索和有效的剪枝策略,大大限制了候选项目集的生成,缩小了搜索空间从而提高了程序的性能.实验结果表明该算法是快速有效的.     

关联规则挖掘中对Apriori算法的研究

针对Apriori寻找频繁项集问题,提出了基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法。该算法结合项集的有序特性,使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列,这样得到的候选频繁项集的集合是最小的,大大减少了候选频繁项集的数量,而且能保持频繁项集的完整性,从而节约了计算开销,提高了算法的效率。     

基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法

捕要：Apriori算法在关联规则挖掘过程中需要多次扫描事务数据库,产生大量候选项目集,导致计算量过大。为解决该问题,提出一种基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法,通过分析频繁k＋1项集的生成机制,将支持矩阵与频繁2项集矩阵相结合实现快速剪枝,并大幅减少频繁k项集验证的计算量。实验结果表明,与Apriori算法和ABTM算法相比,改进算法明显提高了频繁项集的挖掘效率。     

基于排序矩阵和树的关联规则挖掘算法

最大频繁项集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题，Apriori算法从大量的候选频繁项集产生频繁项集的过程是非常耗时的过程。本文提出了一种新的算法，该算法结合项集的有序特性构造矩阵，使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列，这样得到的候选频繁项集的集合是最小的，大大减少了候选频繁项集的数量，而且能保持频繁项集的完整性，从而节约了计算开销，提高了算法的效率。     

DiffNodesets: An efficient structure for fast mining frequent itemsets

Mining frequent itemsets is an essential problem in data mining and plays an important role in many data mining applications. In recent years, some itemset representations based on node sets have been proposed, which have shown to be very efficient for mining frequent itemsets. In this paper, we propose DiffNodeset, a novel and more efficient itemset representation, for mining frequent itemsets. Based on the DiffNodeset structure, we present an efficient algorithm, named dFIN, to mining frequent itemsets. To achieve high efficiency, dFIN finds frequent itemsets using a set-enumeration tree with a hybrid search strategy and directly enumerates frequent itemsets without candidate generation under some case. For evaluating the performance of dFIN, we have conduct extensive experiments to compare it against with existing leading algorithms on a variety of real and synthetic datasets. The experimental results show that dFIN is significantly faster than these leading algorithms.     

基于十字链表的Apriori算法的研究与改进

在关联规则挖掘中,主要的问题是如何高效地产生频繁项集。对近年来一些基于十字链表的Apriori算法进行研究和分析,发现它们的候选频繁项集生成方法有很大的改进空间。提出一个基于十字链表的改进算法,优化候选频繁项集的生成方法,减少对事务数据库的扫描,大大提高了挖掘效率。     

基于矩阵约简的Apriori算法改进

 Apriori算法在搜索频繁项集过程中,通常需要对数据库进行多次的重复扫描和产生大量无用的候选集,针对此问题提出一种基于矩阵约简的Apriori改进算法。该算法只需扫描一次数据库,将数据库信息转换成布尔矩阵,根据频繁k-项集的性质推出的结论来约简数据结构,有效地降低无效候选项集的生成规模。通过对已有算法的对比,验证该算法能有效地提高挖掘频繁项集的效     

一种频繁核心项集的快速挖掘算法

传统的频繁核心项集挖掘需多次生成和反复扫描数据库,导致生成效率低下。为此,提出一种快速生成频繁核心项集算法FMEP。该算法使用Rymon枚举树作为搜索空间,并采用分而治之的策略选择特定的路径进行剪枝。利用频繁核心项集特有的反单调性质,可以快速地判断某一个候选项集是否为频繁核心项集,而无需和所有直接子集的析取支持度进行比较。通过上述方法,可以达到快速挖掘的目的。实验结果证明,该算法能够在挖掘出所有的频繁核心项集精简表示元素的同时,降低消耗时间,与MEP算法相比,在密集型数据集上的时间可缩短2倍以上,在稀疏型数据集上时间至少缩短30%。