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基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法
引用本文:陈晨,鞠时光.基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法[J].计算机工程与设计,2008,29(24).
作者姓名:陈晨  鞠时光
作者单位:1. 江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013;江苏财经职业技术学院,江苏淮安223001
2. 江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江,212013
基金项目:国家自然科学基金项目 , 江苏省自然科学基金项目  
摘    要:现有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘过程中需要进行超集检测,基于FP-tree的算法需要递归的建立条件频繁模式树,挖掘效率不高.提出了一种基于改进FP-tree高效挖掘最大频繁项集的算法(MMFI).该算法修改了FP-tree结构并采用NBN策略,在挖掘过程中既不需要进行超集检测也不需要递归的建立条件频繁模式树.算法分析和实验结果表明,该算法是一种有效、快速的算法.

关 键 词:数据挖掘  关联规则  最大频繁项集  超集检测  频繁模式树

Algorithm for mining maximal frequent itemset based on improved FP-tree
CHEN Chen,JU Shi-guang.Algorithm for mining maximal frequent itemset based on improved FP-tree[J].Computer Engineering and Design,2008,29(24).
Authors:CHEN Chen  JU Shi-guang
Affiliation:CHEN Chen1,2,JU Shi-guang1(1.School of Computer Science , Telecommunication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China,2.Jiangsu Finance , Economics Professional Technology Institute,Huai'an 223001,China)
Abstract:The present algorithms for mining maximal frequent itemset have to do superset checking,and some of them using FP-tree have to construct conditional frequent pattern trees recursively,as to make them inefficient.A new algorithm MMFI(mining maximal frequent itemset) for efficiently mining maximal frequent itemset based on improved FP-tree is proposed.In the algorithm neither superset checking nor constructing conditional frequent pattern tree recursively is needed through modifying the structure of FP-tree a...
Keywords:data mining  association rules  maximal frequent itemset  superset checking  frequent pattern tree  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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