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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
最大频繁项目集的快速更新   总被引:29,自引:0,他引:29  
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.为克服基于Apriori的最大频繁项目集挖掘算法存在的不足,DMFIA采用FP-tree存储结构及自顶向下的搜索策略,有效地提高了最大频繁项目集的挖掘效率.但对于频繁项目多而最大频繁项目集维数相对较小的情况,DMFIA要经过多层搜索且在每一层产生大量的候选项目集,因而影响算法的执行效率.为此,该文提出了DMFIA的改进算法IDMFIA(the Improved algorithm of DMFIA).IDMFIA采用自顶向下和自底向上双向搜索策略,可尽早修剪掉较短最大频繁项目集的超集和较长最大频繁项目集的子集.另外,该文还提出最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximum Frequent Itemsets Algorithm),该算法充分利用已建立的FP-tree和已挖掘的最大频繁项目集,可对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护.实验结果表明,IDMFIA和FUMFIA可有效提高最大频繁项目集的挖掘和更新效率.  相似文献   

2.
杨君锐 《计算机工程》2004,30(14):116-118
关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一。发现频繁项目集是关联规则数据开采中的关键问题。该文提出了一种基于最夫频繁项目集的逆向开采算法IDMFI(inverse discovery maximum frequent itemsets),该算法利用频繁项目集的有关特性作为启发信息,采用逆向(即自顶向下)的搜索策略,能够大大减少候选项目集的生成,从而显著地提高了开采效率。  相似文献   

3.
结合自底向上与自顶向下的搜索策略,提出一种快速发现最大频繁项目集的算法.该算法利用非频繁项目集对候选最大频繁项目集进行剪枝和降维,减少了候选最大频繁项目集的数量,缩小了搜索空间,提高了算法的效率.算法分析和实验表明,该算法是一种有效、快速的算法.  相似文献   

4.
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   

5.
最大频繁项目集挖掘技术研究与展望   总被引:1,自引:1,他引:1  
钱进 《微计算机应用》2005,26(6):652-654
提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域.本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行了研究,并对已提出的最大频繁项目集挖掘算法进行了分析.  相似文献   

6.
数据挖掘的一个基本任务是在海量数据的数据库中开采频繁项目集。本文提出了一种方法,不用开采频繁项目集全集,而是开采它的一个称为频繁无规则集集合的精简集。我们能用频繁无规则集集合还原出完整的频繁项目集集合和它们的精确支持度而不用读取数据库。可以看到,对频繁无规则集集合的开采是高效的。我们给出了一个算法HOPE-Ⅲ来开采频繁无规则集集合,并将它和算法A-Close进行了比较。实验结果显示,HOPE-Ⅲ在任何情况下都比A-Close的性能更好。  相似文献   

7.
快速挖掘全局最大频繁项目集   总被引:18,自引:1,他引:18       下载免费PDF全文
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   

8.
在大的数据集合中,开采其中的频繁项目集集合是数据挖掘中极具挑战的重要任务。已经有很多高效的算法被总结了出来。本文提出了一种思想,即开采频繁项目集集合的一 个子集,我们称之为频繁无析取规则集集合,而并非开采完全的频繁项目集集合。我们证明能借助它不读取数据库而还原出频繁项目集集合的全集和它们的支持度。本文还提 提出了一个开采无析取规则集集合的算法HOPE-Ⅱ,实验结果显示了其高效性。我们将它与另一种称为频繁封闭集的精简集进行对比,几乎所有的实验结果都显示使用无析取规则集集合比使用封闭集集合来开采频繁项目集集合更有效。  相似文献   

9.
基于位阵的更新最大频繁项集算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
讨论了最大频繁项集的增量式更新问题,提出最大频繁项目集更新算法FAUMFI,并举例说明了算法的执行过程。该算法充分利用已建立的BitMatrix和已挖掘的最大频繁项目集,对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护。  相似文献   

10.
系统地介绍了最大频繁项集的增量式更新问题,提出最大频繁项目集更新算法FUMFS,并举例说明了算法的执行过程。该算法充分利用已建立的BitMatrix和已挖掘的最大频繁项目集,对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护。  相似文献   

11.
基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法   总被引:105,自引:2,他引:105       下载免费PDF全文
宋余庆  朱玉全  孙志挥  陈耿 《软件学报》2003,14(9):1586-1592
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   

12.
蚁群算法在最大频繁项集挖掘问题中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
最大频繁项集的挖掘在关联规则挖掘中起着非常重要的作用,将其抽象为带约束条件的子集问题,利用蚁群算法进行求解.实验结果表明,与传统的Apriori算法相比,在最小支持度较小的情况下,蚁群算法具有较快的挖掘速度,在大部分情况下能够获得所有的最大频繁项集,实验表明了蚁群算法在求解最大频繁项集挖掘问题上的有效性.  相似文献   

13.
姜玉泉 《计算机工程与应用》2003,39(24):187-188,201
发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。  相似文献   

14.
Discovery of maximum length frequent itemsets   总被引:1,自引:0,他引:1  
The use of frequent itemsets has been limited by the high computational cost as well as the large number of resulting itemsets. In many real-world scenarios, however, it is often sufficient to mine a small representative subset of frequent itemsets with low computational cost. To that end, in this paper, we define a new problem of finding the frequent itemsets with a maximum length and present a novel algorithm to solve this problem. Indeed, maximum length frequent itemsets can be efficiently identified in very large data sets and are useful in many application domains. Our algorithm generates the maximum length frequent itemsets by adapting a pattern fragment growth methodology based on the FP-tree structure. Also, a number of optimization techniques have been exploited to prune the search space. Finally, extensive experiments on real-world data sets validate the proposed algorithm.  相似文献   

15.
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   

16.
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   

17.
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  
刘乃丽  李玉忱  马磊 《计算机应用》2005,25(5):998-1000
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   

18.
基于FP树的全局最大频繁项集挖掘算法   总被引:12,自引:1,他引:12  
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.  相似文献   

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