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.     

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。     

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.     

关联规则中FP-tree的最大频繁模式非检验挖掘算法

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、做超集检验等问题,在分析DMFIA-1算法的基础上,提出了最大频繁模式的非检验挖掘算法NCMFP。该算法改进了FP-tree的结构,使挖掘过程中不需要生成条件频繁模式树也不需要超集检验。算法采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数,采用的求取公共交集的方式保证了挖掘结果的完整性。实验结果表明在支持度相对较小情况下,NCMFP的效率是同类算法的2~5倍。     

特定数据最大频繁集挖掘算法

针对在某些限定项目数与交易长度数据的关联规则挖掘中FP-growth算法执行效率很低的问题,提出一种最大频繁模式挖掘算法,该算法引入与FP-tree结构类似的All-subset tree存储所有的最大频繁项目集,无需在扫描数据库前指定最小支持度,可以动态给定最小支持度而不用重新扫描数据库。实验结果表明,该算法在这些特定数据的挖掘中,与FP-growth相比明显提高了挖掘效率。     

改进的基于频繁模式树的最大频繁项集挖掘算法——FP-MFIA

针对最大频繁项目集挖掘算法(DMFIA)当候选项目集维数高而最大频繁项目集维数较低的情况下要产生大量的候选项目集的缺点,提出了一种改进的基于频繁模式树(FP-tree)结构的最大频繁项目集挖掘算法--FP-MFIA。该算法根据FP-tree的项目头表,采用自底向上的搜索策略逐层挖掘最大频繁项目集,从而加速每次对候选集计数的操作。在挖掘时根据每层的条件模式基产生维数较低的非频繁项目集,尽早对候选项目集进行剪枝和降维,可大量减少候选项目集的数量。同时在挖掘时充分利用最大频繁项集的性质,减少搜索空间。通过算法在不同支持度下挖掘时间的对比可知,算法FP-MFIA在最小支持度较低的情况下时间效率是DMFIA以及基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)的2倍以上,说明FP-MFIA在候选集维数较高的时候优势明显。     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

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。     

SFP-Max——基于排序FP-树的最大频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一,但将它用于最大频繁模式挖掘时却不能获得较高的效率.深入分析了造成低效的原因,提出了利用排序FP-树挖掘最大频繁模式的算法SFP-Max. 算法的主要思想如下：①基于排序FP-树;②利用最大频繁模式的性质,减小产生的候选最大模式的规模;③设置中间结果集,缩小检验的范围,从而减少检验候选最大模式的时间.实验表明,SFP-Max是一个高效的最大频繁模式的挖掘算法,对于测试的数据集,SFP-Max的性能多数情况下都优于MAFIA算法.     

基于改进的FP-tree的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是一种基于FP-tree数据结构的高效的频繁模式挖掘算法,它不产生候选集。构造频繁模式树FP-tree需扫描数据库两次,在第二遍扫描中还扫描了那些仅包含了非频繁项的事务,针对此问题,在深入分析了FP-tree特性的基础上, 改进了FP-tree构造过程,同时用一种基于Hash表的辅助存储结构,节省了项目查找时间,提高了挖掘效率。     

基于改进FP-树的最大模式挖掘算法

频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的分支,但是由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难而且数量往往大得惊人,难以理解和应用。最大频繁模式(最大模式)压缩隐含了所有的频繁模式,存储所占用的空间远远小于完全集,因而最大模式挖掘具有十分重要的意义。该文改进了传统的FP-树结构并提出了一种有效的基于改进FP-树的最大模式挖掘算法IFP-M ax;通过引入后缀子树的概念,算法在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集,从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。实验表明,IFP-M ax的挖掘速度比M AFIA和GenM ax大约快一个数量级。     

基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据集的全部频繁项集非常困难,解决方案之一是挖掘最大频繁项集。集合枚举树是最大频繁项集挖掘算法中常用的数据结构,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作是集合枚举树的搜索过程。为缩小集合枚举树的搜索空间,采用宽度优先和深度优先相结合的混合搜索策略,提出了一种新的最大频繁项集的挖掘算法Index-MaxMiner。该算法首先设计了索引数组这种新的数据结构,并给出了一个基于二进制位图技术的索引数组的计算方法。通过为每个频繁项增加包含索引,Index-MaxMiner利用一次宽度优先搜索得到了候选最大频繁项集,使集合枚举树的第一层结点个数大幅度减少。然后在候选最大频繁项集中通过深度优先搜索,得到全部最大频繁项集,从而实现了集合枚举树的跳跃式搜索,大大缩小了搜索空间。实验结果表明,该算法可有效提高最大频繁项集的挖掘效率。     

一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法——CMPETreeMiner。该算法采用先序遍历序列存储树,并将节点的范围属性加入该序列,采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中,对频繁子序列进行高效剪枝,得到最大频繁Embedded子树,无需生成所有频繁Embedded子树。实验结果表明,CMPETreeMiner算法是高效可行的。     

基于互关联后继树的频繁模式挖掘研究

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要的研究内容,而产生频繁模式集是关联规则挖掘的第1步工作。很多传统的频繁模式挖掘算法都需要产生候选模式集,因而效率很低。该文提出了一种不需要产生候选集,而直接构造频繁集的频繁模式挖掘算法——基于互关联后继树的频繁模式挖掘算法。实验证明,该算法具有较好的性能。     

一种直接在Trans-树中挖掘频繁模式的新算法

Frequent pattern mining plays an essential role in many important data mining tasks. FP-growth is a very efficient algorithm for frequent pattern mining. However, it still suffers from creating conditional FP-tree separately and recursively during the mining process. In this paper, we propose a new algorithm, called Least-Item-First Pat-tern Growth (LIFPG), for mining frequent patterns. LIFPG mines frequent patterns directly in Trans-tree withoutusing any additional data structures. The key idea is that least items are always considered first when the current pat-tern growth. By this way, conditional sub-tree can be created directly in Trans-tree by adjusting node-links and re-counting counts of some nodes. Experiments show that, in comparison with FP-Growth, our algorithm is about fourtimes faster and saves half of memory;it also has good time and space scalability with the number of transactions,and has an excellent performance in dense dataset mining as well.     

一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner

分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系,提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFI—Miner（The Miner Basedon Depth—First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets）,采用深度优先方法搜索项集空间,采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简,并采用多种有效剪枝策略和优化策略,提高了算法的效率。在多个数据集上进行了实验,实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

基于FP—tree的最大频繁项集挖掘新算法

研究挖掘关联规则的一个重要工作就是找出所有的频繁项集。基于FP—tree的最大频繁项集挖掘算法要多次生成大量的FP—tree,并且需要对其多次遍历,消耗了大量的时间。针对以上缺点,提出一种基于FP—tree并利用数组和矩阵技术进行优化的最大频繁项集挖掘算法（Mining Maximal Frequent Itemset。简称MMFI）,它既减少创建FP—tree的数量,又节省遍历FP—tree的时间,实验证明本算法是有效的。     

基于排序FP-树的频繁模式高效挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一。在FP-growth算法中,FP-树及条件FP-树的构造和遍历占了算法绝大部分的时间,如果能减少这方面的时间,则有望进一步改善算法的效率。本文给出了一个频繁模式挖掘算法SFP-growth。算法通过将FP-树有序化及采用高效排序算法等措施来提高FP-树构造的效率,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,SFP-growth是一个高效的频繁模式挖掘算法,其性能优于Apriori、Eclat和FP-growtn算法。     

一种基于FP-树的最大频繁模式增量更新挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向,人们已经提出了许多用于发现数据库中关联规则的算法,但对关联规则的增量维护问题的研究较少.深入分析了增量更新情况,使用了目前较高效的最大频繁模式挖掘算法FP-Max,并对其进行改进.基本思想:①基于FP-树;②考虑了数据集中,数据增加情况下FP-树的更新;③对FP-Max算法进行改进来更新、维护已经挖掘出来的最大频繁模式.