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1.
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
2.
频繁项集的挖掘受到大量候选频繁项集和较高计算花费的限制,只挖掘最大长度频繁项集已满足很多应用。提出一种基于有序FP-tree结构挖掘最大长度频繁项集的算法。即对有序FP-tree的头表进行改造,增加一个max-level域,记录该项在有序FP-tree中的最大高度。挖掘时仅对max-level 大于等于已有最大长度频繁项集长度的项进行遍历,不产生条件模式基,无需递归构造条件FP-tree,且计算出最大长度频繁项集的支持度。实验结果表明该算法挖掘效率高、速度快。 相似文献
3.
基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法 总被引:11,自引:0,他引:11
在FP-tree结构的基础上提出了最大频繁模式挖掘算法FP-Max。算法FP-Max只需要两次数据库扫描,挖掘过程不会产生候选项集。实验表明.算法FP-Max在挖掘密集型数据集方面是高效的。 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
为了提高挖掘关联规则的效率,提出基于改进FP-Tree结构的最大频繁项集挖掘算法.介绍并分析了挖掘最大频繁项集的过程和现有算法,指出现有算法中耗时的关键步骤.克服了MMF1算法中需要反复从头表出发沿相同项目结点链搜索右侧结点的缺点,提出一种改进的最大频繁项集挖掘算法IMMFI.通过在有序FP-Tree中引入叶子链,用沿叶子链搜索取代沿同层结点链搜索,有效地减少了搜索的次数,提高了算法的效率.实验结果表明了该算法的性能良好. 相似文献
7.
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。 相似文献
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基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了基于频繁项集的最大频繁项集(BFI-DMFI)和频繁闭项集挖掘算法(BFI-DCFI)。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。 相似文献
10.
CHEN Chen 《数字社区&智能家居》2008,(32)
关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。 相似文献
11.
针对稠密数据集.提出一种基于单向FP—tree的最大频繁项集挖掘算法Unid_FP-Max2。该算法在挖掘过程中只生成被约束子树,而它是一种虚拟的树结构,在原有的单向FP—tree基础上用三个很小的数组来表示.因而避免了以往算法需递归构造条件FP—tree来计算最大频繁项集的弊端,极大的降低了内存空间和时间开销,提高了挖掘效率。实验表明,与FP—Max算法相比。算法的效率提高了1倍以上。 相似文献
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快速开采最大频繁项目集 总被引:6,自引:1,他引:5
对Pincer-Search进行了改进,提出了一种新的发现最大频繁项目集的WDMFS算法。由于WDMFS算法采用了位阵存储技术和自底向上、自顶向下双向搜索策略,从而进一步提高了算法的效率,显著降低了系统的I/O成本和CPU时间。 相似文献
14.
基于FPMAX的最大频繁项目集挖掘改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
挖掘事务数据库中的最大频繁项目集是数据挖掘领域一个重要的研究方向。基于FP-tree的FPMAX算法是目前较为高效与稳定的最大频繁项目集挖掘算法之一。然而对于稠密数据库中的挖掘,FPMAX会产生大量的冗余递归过程,导致额外的条件FP-tree构造开销。而且在支持度较低时,FPMAX则会因用于超集检测的全局MFI-tree较为庞大而导致超集检测的性能下降。为此提出FPMAX的改进算法FPMAX-reduce,其通过采用基于事务共同后缀的前瞻剪枝策略来减少挖掘过程中的冗余递归过程。 当递归过程中产生的新条件FP-tree规模较小时,FPMAX-reduce通过构造条件MFI-tree来减小后续超集检测遍历的开销。性能试验表明,FPMAX-reduce算法通过有效的前瞻剪枝,在稠密事务数据库以及低支持度的情况下至多可将递归过程减少至原算法的一半以下,进而有效地提高了FPMAX算法的效率。 相似文献
15.
16.
发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.提出了一种基于二进制表示的频繁项集挖掘算法,并利用二进制的性质快速产生候选项集并计算其支持度.算法总体性能在一定程度上得到了提高. 相似文献
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18.
杨萍 《计算机工程与应用》2003,39(34):197-200
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