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传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集,影响挖掘效率。为此,提出一种基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵,即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表,通过计算每行的支持度得到二项集矩阵。利用二项集矩阵得到候选项集,将事务矩阵中对应的行做逻辑与运算,计算出候选项集的支持度,从而得到Top-k频繁项集。把挖掘的结果存入数据字典中,当用户查询时,能够按支持度降序输出Top-k频繁项集。实验结果表明,该算法在挖掘过程中能避免冗余项集的产生,在保证正确率的前提下具有较高的时间效率。 相似文献
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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。 相似文献
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传统频繁项集挖掘算法的执行效率较低。提出了一种基于矩阵与前缀树的频繁项集挖掘算法MPFI,能快速地挖掘事务数据库中的频繁项集。MPFI算法只需扫描事务数据库一次,构建垂直方向的二进制矩阵,应用二进制位向量表达频繁项集信息,利用前缀树压缩存储频繁项集的相关信息,不产生候选项集。理论分析与实验结果表明,MPFI算法能有效地提高频繁项集挖掘效率。 相似文献
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基于向量和矩阵的频繁项集挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能快速、高效地从事务数据库中挖掘所有的频繁项集,提出了一种基于向量和矩阵的VMA高效算法.该算法只需扫描数据库一次,将事物数据库转化到布尔向量中,对频繁1-项集按支持度大小进行非递减排序,排序后在很大程度上减少了用于扩展的k-项集(k>2),生成一个2-项集支持度矩阵,由频繁k-项集(k≥2)扩展生成频繁(k+1)-项集.大量实验结果表明,VMA算法的性能不但明显优于Apriori算法,而且适应于大型事务数据库中频繁项集挖掘. 相似文献
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分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系,提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFI—Miner(The Miner Basedon Depth—First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets),采用深度优先方法搜索项集空间,采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简,并采用多种有效剪枝策略和优化策略,提高了算法的效率。在多个数据集上进行了实验,实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。 相似文献
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一种基于单事务项集组合的频繁项集挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
Apriori是挖掘频繁项集的基本算法,目前该算法及其优化变种都没有解决候选项及重复扫描事务数据库的问题.文章通过对Apriori及其优化算法的深入探究,提出了一种基于单事务组合项集的挖掘算法,该算法在一个事务内部对"数据项"进行组合,在事务数据库中对所有相同"项集"进行计数.不经过迭代过程,不产生候选项集,所有频繁项集的挖掘过程只需对事务数据库一次扫描,提高了频繁项集挖掘效率. 相似文献
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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 相似文献
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通过对Apriori算法的研究和分析,结合算法存在的缺陷,利用"桶"技术及压缩组合项集技术,对频繁项集提出了前缀概念,并提出了基于前缀的频繁项集挖掘算法。该算法将具有同一前缀的频繁项集的子集合作为一个节点,由频繁k-项集的子集合直接产生候选(k+1)-项集,从而省略了连接步中判断I1、I2是否能连接。同时,该算法使得整个程序中节点数目减少,这样不仅减少了内存消耗,而且提高了查找Ck和Lk的速度,尤其便于大型数据库的分布式处理。经实验证实,改进后的算法是可行的。 相似文献
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分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
研究人员针对单机环境提出了约束性关联规则的挖掘算法,但它们不适用于分布式环境.为此本文讨论分布式环境下约束性关联规则的快速挖掘技术,提出一种基于分布式环境的约束性关联规则快速挖掘算法DCAR,其中包括局部约束性频繁项目集挖掘算法MLFC和全局约束性频繁项目集挖掘算法MGFC.该算法根据布尔约束条件产生向导集,采用一种新的候选项集生成函数Reorder-gen,该函数通过向导集高效地产生分布式环境中满足约束条件的、数量较少且完备的候选项集,并且求解全局约束性频繁项集过程中,传送局部候选项集支持数的通信量为O(n),从而提高了算法的挖掘效率.将本文提出的算法加以实现,实验结果表明DCAR算法高效可行,其效率大约是DMA-IC算法的2-3倍. 相似文献
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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%。 相似文献
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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. 相似文献