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军用加密数据为了达到保密的目的,人为设定了较多的加密规则,打破了数据之间常规的关联性.在进行军用数据挖掘建立关联规则时,由于数据关联规则被人为隐藏,递归生成关联条件模式树的过程中,传统的FP-tree算法挖掘算法,由于加密数据的关联复杂性,会递归生成大量条件模式树,导致后期挖掘过程占用了大量的挖掘算法资源,挖掘效率较低.提出基于改进FP-tree的海量加密军用数据下频繁项目集挖掘算法,依据海量加密军用数据下频繁项目集挖掘原理,在FP-tree 算法的基础上,依据预剪枝策略减少挖掘节点,通过单向有序FP-tree防止每次存储当前挖掘出的频繁项目集之前都需要超集检验,建立项目表格,避免递归生成条件模式树浪费资源.将提出的改进FP-tree算法应用到海量加密军用数据下频繁项目集的挖掘中,获取的实验结果说明,改进FP-tree算法在提高加密军用数据频繁项目集挖掘速度及准确率方面具有较高的优越性. 相似文献
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针对传统多层关联分类挖掘产生大量冗余规则而影响分类效率的问题,提出了一种基于类FP-tree的多层关联分类器MACCF(Multi-level Associative Classifier based on Class FP-tree)。该分类器依据事务的类标号划分训练集,采用闭频繁模式(CLOSET+)产生完全候选项目集,通过设计适当的类内规则剪枝策略和类间规则剪枝策略,减少了大量冗余的分类规则,提高了分类的准确率;采用交又关联规则方法,解决了交叉层数据的分类问题,实验结果
表明了算法的高效性。 相似文献
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针对基因表达谱数据的特点提出了基于闭合模式的FEALL分类算法.首先对数据进行预处理,剔除表达谱中的无关基因,从而降低FEALL算法的时间复杂度,减少冗余关联规则的产生;然后根据FEALL算法对行集建立行FP-tree,并对每行建立路径枚举树,挖掘出兴趣规则组的上边界,基于上边界建立分类器对样本进行分类预测,无法识别的样本采用权重判断算法进行判断.实验证明FEALL算法具有较高的效率和预测准确率. 相似文献
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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. 相似文献
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分布式数据库多层关联规则挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对分布式数据库多层关联规则挖掘的理论和方法进行了研究,提出了一种基于频繁模式树FP-tree(Freguent Pattern tree)的快速挖掘算法DMAML_FPT(Distributed Mining Algorithm of Multiple Level based on FP-tree)。与类Apriori算法相比较,该算法最多只需扫描数据库三遍,不需产生和传输大量的候选项集,减少了数据通信量,从而提高了数据挖掘的效率。 实验结果表明算法DMAML_FPT是可行和有效的。 相似文献
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基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、产生大量候选最大频繁项集等问题,在分析FPMax、DMFIA算法的基础上,提出基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)。该算法改传统的FP-tree为数字频繁模式树DFP-tree,提高了超集检验的效率;采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数;基于降低项集维度的挖掘方式,减少了候选项的数目,避免了递归地产生条件频繁模式树,提高了算法的效率。实验结果表明,BDRFI的效率是同类算法的2~8倍。 相似文献
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为得到更高的分类精度和效率,提出了基于一个新的类的关联分类算法CACA(a new class based associative classifica-tion approach)。该方法使用基于策略的类来削减频繁模式的搜索空间;设计一个OR-Tree(ordered rule-tree)的有序规则树来存储规则和他们的信息并且重新定义一个紧凑集,以便构造的分类器也是紧凑唯一的;同步规则的生成和分类器的构造以缩小规则的挖掘空间以便加快规则的生成。实验结果表明,CACA算法在关联分类方法中具有更高的准确度和效率。 相似文献
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基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法 总被引:7,自引:1,他引:7
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. 相似文献
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基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于频繁模式树的分布式关联规则挖掘算法(DMARF).DMARF算法设置了中心结点,利用局部频繁模式树让各计算机结点快速获取局部频繁项集,然后与中心结点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集.DMARF算法采用顶部和底部策略,能大幅减少候选项集,降低通信量.理论分析和实验结果均表明了DMARF算法是快速而有效的. 相似文献
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针对分布式环境下FP-tree的构造及合并,给出了一种网格环境下FP-tree的分布式构造算法GridDBMA。该算法中,各站点根据全局项目头表,独立构造局部频繁模式树BFP-tree,然后,利用合并算法将各局部树合并为一棵全局频繁模式树,并在全局频繁模式树上提取出所求的频繁项目集,通过对传统频繁模式树的存储结构的改进,减少了树的规模及站点间的网络通信量,并使树的遍历更加方便有效,提高了合并效率,从而提高了整个频繁项目集的挖掘效率。最后,采用天体光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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Apriori和FP-Growth算法是频繁模式挖掘中的经典算法,由于Apriori存在更多缺陷,因此FP-Growth是单机计算环境下比较高效的算法。然而,对于非并行计算在大数据时代遇到的瓶颈,提出一种基于事务中项间联通权重矩阵的负载平衡并行频繁模式增长算法CWBPFP。算法在Spark框架上实现并行计算,数据分组时利用负载均衡策略,存入分组的数据是相应频繁项的编码。每个工作节点将分组数据中每一个事物中项的联通信息存入一个下三角联通权重矩阵中,使用被约束子树来加快每个工作节点挖掘频繁模式时创建条件FP-tree的速度,再用联通权重矩阵避免每次挖掘分组中频繁模式时对条件模式基的第一次扫描。由于联通权重矩阵和被约束子树的结合应用于每一个工作节点的FP-tree挖掘过程,因此提升了并行挖掘FP-tree性能。通过实验表明,所提出的并行算法对大的数据有较高性能和可扩展性。 相似文献
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Shashikumar G. Totad R. B. Geeta P. V. G. D. Prasad Reddy 《Knowledge and Information Systems》2012,33(2):475-490
In the present scenario of global economy and World Wide Web, large sets of evolving and distributed data can be handled efficiently by incremental data mining. Frequent patterns are very important in knowledge discovery and data mining process, such as mining of association rules, correlations. FP-tree is a very versatile data structure used for mining of frequent patterns in knowledge discovery and data mining process. FP-tree is a compact representation of transaction database that contains frequency information of all relevant frequent patterns (FP) of the database. All of the existing incremental frequent pattern mining algorithms, such as AFPIM, CATS, CanTree, CP-tree, and SPO-tree, perform incremental mining by processing one transaction of the incremental part of database at a time and updating it to the FP-tree of initial (original) database. Here, in this paper, we propose a novel method that takes advantage of FP-tree representation of incremental transaction database for incremental mining. We propose a batch incremental processing algorithm BIT_FPGrowth that restructures and merges two small consecutive duration FP-trees to obtain a FP-tree of the FP-Growth algorithm. Our BIT_FPGrowth uses FP-tree as preprocessed data repository to get transactions (i.e., item-sets), unlike other sequential incremental algorithms that read transactions from database. BIT_FPGrowth algorithm takes less time for constructing FP-tree. Our experimental results show that, as the size of the database increases, increase in runtime of BIT_FPGrowth is much less and is least of all the other algorithms. 相似文献
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