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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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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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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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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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提出一种基于FP—tree的最大频繁项目挖掘算法DMFIA—D,该算法运用双向搜索策略。根据FP—tree构造特征自顶向下选取最大频繁候选项集,自底向上对候选项集进行计数、剪枝最终确定最大频繁项目集。由于减少了最大频繁候选集,并对候选集进行有效剪枝,从而缩短算法的挖掘时间,提高挖掘效率。 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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快速挖掘全局最大频繁项目集 总被引:18,自引:1,他引:18
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的. 相似文献
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发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.提出了一种基于二进制表示的频繁项集挖掘算法,并利用二进制的性质快速产生候选项集并计算其支持度.算法总体性能在一定程度上得到了提高. 相似文献
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快速开采最大频繁项目集 总被引:5,自引:1,他引:5
对Pincer-Search进行了改进,提出了一种新的发现最大频繁项目集的WDMFS算法。由于WDMFS算法采用了位阵存储技术和自底向上、自顶向下双向搜索策略,从而进一步提高了算法的效率,显著降低了系统的I/O成本和CPU时间。 相似文献
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基于关联规则的数据挖掘技术综述 总被引:4,自引:0,他引:4
阐述在数据挖掘领域中的四种常用的数据挖掘技术方法,以数据挖掘技术中的关联规则挖掘为基础,阐述关联规则挖掘的经典算法Apriori算法的基本思想。通过关联规则挖掘算法实验给出该算法的具体使用方法,总结该算法存在的不足。 相似文献
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以TOP-k-ClosedMiner算法为基础,提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM。该算法用位向量表示数据集,同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略。实验表明,Index-FIM算法在稀疏数据集上挖掘频繁项集具有较高的执行效率。为得到能直接用于预测的有效信息,提出基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法(CARM)。通过对已挖掘出的各频繁项集中的频繁项进行相关性计算,得到频繁项之间的互补替代关系,并以互补替代关系图(CAG)的形式直观表示,便于决策者做出准确、合理的判断。实验表明,CAG比频繁项集表示的信息更有效、更精确。 相似文献
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一种基于矩阵的动态频繁项集挖掘算法 总被引:4,自引:0,他引:4
频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,提出了一种基于上三角项集矩阵的动态频繁项集挖掘算法。当事务数据库和最小支持度发生变化时,本算法只需重新遍历一次上三角项集矩阵,即可得到新的频繁项集。与传统的频繁项集挖掘算法相比,在执行效率上有显著提高。 相似文献
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关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,产生频繁项集是其中一个关键步骤。提出了一种基于十字链表快速挖掘频繁项集的算法,该算法只需扫描一次数据库,充分利用已有信息产生频繁项集,无需存储候选项集。通过与其它一些算法比较,说明该算法有更好的性能。 相似文献