基于频繁模式树的约束最大频繁项集挖掘算法

多数最大频繁项集挖掘算法产生候选项目集的代价很高,而实际应用中用户只关心部分关联规则。针对该问题,提出一种基于频繁模式树的约束最大频繁项集快速挖掘算法。该算法能随时删除不满足约束条件的项集,无需生成候选项目集,由此提高挖掘效率。实验结果证明,该算法的效率优于同类算法。     

一种最大频繁模式的快速挖掘算法

挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。提出一种挖掘最大频繁模式的快速算法,该算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调整前缀树中节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略进行挖掘,而不需要创建条件模式树,从而大大提高了挖掘效率。     

快速挖掘最大频繁模式算法

文章针对挖掘最大频繁项目集问题,提出了一个基于FP-树的快速算法DMFP,该算法引入了FP-树最大深度和非频繁2-项集,采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略来预先对候选集进行有效剪枝,该算法的执行效率较其它同类算法有明显改进。     

一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法

目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想 知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时 ,可以显著减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约 束条件,提出了一种快速的基于FP-tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更 新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA.     

频繁模式挖掘的约束算法

在频繁模式挖掘过程中能够动态改变约束的算法比较少.提出了一种基于约束的频繁模式挖掘算法MCFP.MCFP首先按照约束的性质来建立频繁模式树,并且只需扫描一遍数据库,然后建立每个项的条件树,挖掘以该项为前缀的最大频繁模式,并用最大模式树来存储,最后根据最大模式来找出所有支持度明确的频繁模式.MCFP算法允许用户在挖掘频繁模式过程中动态地改变约束.实验表明,该算法与iCFP算法相比是很有效的.     

一种基于条件矩阵的最大频繁项集挖掘算法

在数据挖掘问题的研究中,为减少候选最大频繁项集数量和降低超集存在判断的开销,为了优化算法,提出了一种基于条件矩阵挖掘最大频繁项集的算法(conditional matrix for maximal frequent itemsets,CMMFI).将压缩频繁模式树表示的频繁项集信息投影到条件矩阵,采用最大顺序尾项排序和扩展2项集剪枝,有效削减了搜索空间,提高了算法的空间效率.使用标号数组优化超集检测的过程,减少了频繁项集比较的次数,减少了花费时间.最后,选用了两个模式长度不同的数据集,将算法与FPMax算法进行性能比较,实验结果验证了算法的有效性和优越性.     

最大目标频繁模式挖掘算法研究

传统的频繁模式挖掘算法往往会得到成百上千的结果模式,面对繁多的频繁模式用户通常要经过“二次挖掘”才能得到有用的目标模式。怎样根据用户需求直接挖掘用户感兴趣的目标模式是该文的研究目标。文章在FP-树的基础上设计了紧缩的、非冗余的TFP-树,它能有效过滤与目标模式无关的项和事务,而仅保留与目标模式相关的信息,缩小TFP-树的大小规模。同时根据TFP-树的规律和特点,笔者设计了最大目标频繁模式挖掘算法,算法的结果模式具有以下两个特点:(1)满足用户需求的目标模式;(2)最大模式。该实验结果验证了TFP-树算法是有效的,而且显著改善了FP-树算法的性能。     

最大频繁模式的快速挖掘与更新算法

挖掘和更新最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。之前的许多研究都是采用Apriori类的候选生成-检验方法或基于FP-Tree的方法,而产生大量候选和动态创建大量FP-Tree的代价太高,特别是在支持度阈值较小或存在长模式时。因此,文章提出了一种最大频繁模式的快速挖掘算法DMFP及更新算法IUMFP。DMFP算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调整前缀树中节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略进行挖掘,而不需要创建条件模式树,从而大大提高了挖掘效率。算法IUMFP充分利用以前的挖掘结果减少发现更新数据中新的最大频繁模式的代价。     

一种基于频繁模式树的最大频繁项目集挖掘算法

目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库.针对这一问题,给出一种基于频繁模式树的最大频繁项目集挖掘算法FP-MFIA,该算法利用频繁模式树对最大频繁项目集进行检索,通过位图建树的方法有效的减少了扫描数据库的次数,从而节省了CPU的执行时间.另外,此算法运用独特的最大频繁项目集判断策略,同时运用投影技术进行超集检测,提高了遍历的效率,实验结果表明该算法是快速有效的.     

基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法

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。     

基于约束的最大频繁项集挖掘算法

为了解决目前带约束的频繁项集挖掘算法在具有长模式的密集型数据库中挖掘的不足,提出了一种快速的基于约束的最大频繁项集挖掘算法。该算法在特定约束条件的基础上运用了深度优先策略和有效的剪枝方法快速挖掘最大频繁项集。实验结果表明了该算法是快速有效的。     

A novel approach for mining maximal frequent patterns

Mining maximal frequent patterns (MFPs) is an approach that limits the number of frequent patterns (FPs) to help intelligent systems operate efficiently. Many approaches have been proposed for mining MFPs, but the complexity of the problem is enormous. Therefore, the run time and memory usage are still large. Recently, the N-list structure has been proposed and verified to be very effective for mining FPs, frequent closed patterns, and top-rank-k FPs. Therefore, this paper uses the N-list structure for mining MFPs. A pruning technique is also proposed to prune branches to reduce the search space. This technique is applied to an algorithm called INLA-MFP (improved N-list-based algorithm for mining maximal frequent patterns) for mining MFPs. Experiments were conducted to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm. The experimental results show that INLA-MFP outperforms two state-of-the-art algorithms for mining MFPs.     

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OUS的最大频繁项集挖掘算法

分析实际应用中有效访问序列的特点,提出了一种采用自底向上策略快速挖掘最大频繁项集的OUS算法。该算法首先对用户项集进行重叠操作统计浏览次数,然后合并,依据用户给出的最小支持度删除原项集中的非频繁页面元素,并对两两用户项集筛选生成候选频繁项集,最后扫描数据库,统计各个候选频繁项集的支持度计数。实验结果表明,该算法能有效地发现用户最大频繁项集。     

基于B-list的快速频繁模式挖掘算法

针对现有的频繁模式挖掘算法存在建树复杂、挖掘效率低等问题,提出一种基于构造链表（B-list）的频繁模式挖掘（BLFPM）算法。BLFPM使用一种新的数据结构B-list表示频繁项集,通过连接两个k-1-频繁项集的B-list可以快速得到k-项集的支持度,避免了多次扫描数据库;针对连接两个B-list时间复杂度高的问题,给出了一种线性时间复杂度的连接方法,提高了BLFPM的时间效率;同时,BLFPM采用集合枚举树代表搜索空间,并使用子集非频繁剪枝策略,减小了频繁模式挖掘的搜索空间,提高了算法的执行速度。实验结果表明,与NSFI算法和prepost算法相比,BLFPM的时间效率提高约12%到29%,空间效率提高约10%到24%,对稀疏数据库或稠密数据库进行频繁模式挖掘均可以得到良好的效果。     

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.     

基于有序FP-tree的最大长度频繁项集挖掘算法

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。     

基于双向搜索的最大频繁项目集挖掘算法

结合自底向上与自顶向下的搜索策略,提出一种快速发现最大频繁项目集的算法.该算法利用非频繁项目集对候选最大频繁项目集进行剪枝和降维,减少了候选最大频繁项目集的数量,缩小了搜索空间,提高了算法的效率.算法分析和实验表明,该算法是一种有效、快速的算法.     

基于逆向FP-树的频繁模式挖掘算法

提出了一种称为逆向FP 合并的算法,该算法逆向构造FP 树并通过在其中寻找频繁扩展项集与合并子树来挖掘频繁模式。新算法在时空效率方面均优于FP 增长算法,其中时间效率提高了2倍以上。此外,新算法还具有良好的伸缩性。     

改进的最大频繁项集挖掘算法

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.