一种基于矩阵的频繁项集更新算法*

针对相关算法在处理频繁项集更新时所存在的问题,提出了一种基于矩阵的频繁项集更新算法。该算法首先以时间为基准将更新后的数据库分为原数据库和新增数据库,分别将它们转换为0-1矩阵,通过矩阵裁剪、位运算产生新增频繁项集,并利用已有频繁项集更新原有频繁项集。实验仿真结果不但证明了该算法的可行性和高效性,而且还证明了它适合大型、稠密性数据库的频繁项集更新。     

快速更新频繁项集

发现频繁项集是数据挖掘应用中的关键问题，发现过程的高花费要求对增量数据挖掘算法进行深入研究，首先分析并指出了增量式更新频繁项集算法的技术难点－寻找新的有效频繁项集，其次提出了一种快速的增量式更新频繁项集算法FUFIA，最后对该算法进行了分析和讨论。     

改进的基于FP-tree的频繁项集挖掘算法

对于频繁项集挖掘,采用一种FP-数组技术来减少FP-tree的遍历时间,减少数据集的扫描次数,在此基础上提出了一种基于FP-tree进行频繁项集挖掘的FP-growth+算法,提高了算法的效率。最后的实验证明了该算法的有效性。     

基于FP-tree最大频繁项集的FP-MFI算法研究

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.     

一种动态的频繁项集挖掘算法

提出了一种基于无向项集图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,该算法只需重新遍历一次无向项集图,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。     

一种最大频繁项集快速更新算法

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。     

基于FIUT的并行频繁项集增量更新算法

针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法（frequent items ultrametric trees,FIUT）的基础上,引入MapReduce并行编程模型,提出了一种针对频繁项集增量更新的面向大数据的并行算法。该算法通过检查频繁超度量树叶子节点的支持度来确定频繁项集,同时采用准频繁项集的策略来优化并行计算过程,从而提高数据挖掘效率。实验结果显示,所提出的算法能快速完成扫描和更新数据,具有较好的可扩展性,适合于在动态增长的大数据环境中进行关联规则相关数据挖掘。     

基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法

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.     

基于分区分类法快速更新频繁项集

目前已提出了许多频繁项集更新算法,但是它们往往需要至少扫描一次原数据库,且会丢失一些重要规则。为此,文章提出了一种新的快速更新频繁项集算法CUFIA(Classifying Update Frequent Itemsets Algorithm),该算法通过对新增事务数据分区后快速逐一扫描,获得频繁项集,并将它们归入3个不同的类别,从而不需要扫描原数据库,便可有效地挖掘出其中的频繁项集,且不丢失重要规则。研究表明,该算法具有很好的可测量性。     

基于项集支持度的关联规则增量更新算法——BISIUA

对当最小支持度和最小置信度都不变的情况下数据库中数据量增加时的关联规则增量更新问题进行了研究.给出了一个简单的判定公式,依据项集在原数据库DB和新添加的数据库db中的实际支持度来判定该项集在更新后的数据库DB∪db中是否频繁.对Apriori算法进行了改进,使其能适应本增量更新算法.对BISIUA算法思想进行了详细的论述,并在此基础上给出了该算法的形式化描述.由理论分析可知,BIsIUA算法能有效提高关联规则增量更新的效率.     

基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新算法

关联规则的更新是数据挖掘研究的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的最大频繁项目集是衡量一个关联规则更新算法好坏的关键因素。提出基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新(MFIUP)算法,以处理最小支持度和事务数据库同时发生变化之后相应频繁项目集的更新问题,其中事务数据库的变化同时包括增加和减少两种情况,并对其优越性进行了分析和测试。     

最大频繁项目集的增量式更新算法

关联规则挖掘已取得了许多有效的算法,但是当事务数据库发生动态变化情况时,频繁项集的挖掘工作仍然是一个复杂的问题。在数据库动态增加的情况下,给出了一种有效的算法——-NEWIUA,它与其它的增量更新算法相比,不同之处在于：NEWIUA对原数据库及新数据库最多只需遍历一次,减少了I／O次数,同时该算法可以保证每次所得的候选项的数目都是最少的。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

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。     

快速挖掘加权频繁项集的矩阵位串算法

关联规则挖掘的应用日益广泛,但已经提出的大多关联规则挖掘算法都是把数据仓库中各个项目按平等一致的方式加以处理的.然而,在现实世界中,不同的项目往往有着不同的重要性.现有的有关加权关联规则的研究中,大多采用的加权方法不太好,或挖掘算法效率不够高.为此,提出了一种新的挖掘加权关联规则的算法,该算法采用矩阵和位串技术,只需要对数据库扫描一遍,可快速挖掘出所有的加权频繁项集,并且存放辅助信息所需要的空间也较少.研究表明该算法比已有的算法更高效.     

基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

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.     

基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。针对数据库数据增加的同时最小支持度发生改变的关联规则更新维护问题,提出了一种基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法IUBM。该算法采用简单的数组和位运算,在执行关联规则的更新时,既不用多次扫描数据库,也不产生庞大的候选项集。实例表明,该算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。     

基于改进FP-树的最大项目集挖掘算法*

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题。FP-growth算法是目前最有效的频繁模式挖掘算法之一,其在挖掘最大项目集时要递归生成大量的条件FP-树,存在时空效率不高的问题。于是结合改进的FP-树,提出了一种快速挖掘最大项目集的算法。该算法利用改进的FP-树是单向的且每个节点只保留指向父节点的指针,可以节约大量的存储空间;同时引入项目序列集和它的基本操作,使挖掘最大频繁项目集时不生成含大量候选项目的集合或条件FP-树,可以快速地挖掘出所有的最大频繁项目集。实例分析证明所提出的算法是可行的。