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一种基于矩阵的动态频繁项集挖掘算法 总被引:4,自引:0,他引:4
频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,提出了一种基于上三角项集矩阵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,本算法只需重新遍历一次上三角项集矩阵,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。 相似文献
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挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题。经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈。本文通过将FP-tree映射成矩阵,通过在矩阵自身上进行伪投影得到条件模式阵,避免了递归构造FP-tree,从而节约了内存消耗和计算时间。 相似文献
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挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题.经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈.本文通过将FP-tree映射成矩阵,通过在矩阵自身上进行伪投影得到条件模式阵,避免了递归构造FP-tree,从而节约了内存消耗和计算时间. 相似文献
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频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。在分析Apriori算法与FP-growth 算法特点的基础上,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法,即索引生成频繁项集算法IGFA。IGFA算法基于Apriori算法并通过 “索引二元组”生成候选集,减免了候选集的大量冗余,实验及结果分析表明该算法有效提高了频繁项集的挖掘效率。 相似文献
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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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基于图的关联规则挖掘算法会产生大量候选项集。针对该问题,提出一种结合双向搜索策略的改进算法。按照支持度对频繁 1-项集排序,对频繁k-项集的最长超集进行验证,利用Apriori算法进行剪枝。实验结果表明,在支持度阈值较小时,改进算法能有效减少候选项集的数量,提高挖掘效率。 相似文献
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为了进一步降低扫描数据库的次数和减轻内存负担,从而更好地提高挖掘频繁项集的效率,一种基于Apriori的优化算法(M-Apriori)被提出. 该方法通过构建频繁状态矩阵来存放项集的频繁状态,构建事务布尔矩阵来存放事务与项集的关系,此算法只需在初始化阶段扫描一次数据库产生初始的频繁状态矩阵和事务布尔矩阵,并在此基础上直接递推产生所有的频繁项集. 实验证明,与Apriori算法相比,M-Apriori算法具有更好的性能与效率. 相似文献
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We present GenMax, a backtrack search based algorithm for mining maximal frequent itemsets. GenMax uses a number of optimizations
to prune the search space. It uses a novel technique called progressive focusing to perform maximality checking, and diffset propagation to perform fast frequency computation. Systematic experimental comparison with previous work indicates that different methods
have varying strengths and weaknesses based on dataset characteristics. We found GenMax to be a highly efficient method to
mine the exact set of maximal patterns. 相似文献
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最大频繁项目集挖掘技术研究与展望 总被引:1,自引:1,他引:1
提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域.本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行了研究,并对已提出的最大频繁项目集挖掘算法进行了分析. 相似文献
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提出了一种基于堆栈的频繁闭项集挖掘算法SBFCI(Stack Based Frequent Closed Itemsets Generation),该算法采用栈技术避免了以往基于FP—tree的算法需对每个后缀模式递归构造FP—tree,并在上挖掘的弊端。从而大幅缩减了生成频繁闭项集的时间与空间开销。 相似文献
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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. 相似文献
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