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增量式频繁项集挖掘是当前研究的热点,基于FP-Growth的Pre-FUFP算法有效处理了频繁模式的更新,但需递归遍历FP-tree,导致效率较低。提出Pre-FIUT算法,引入频繁超度量树结构,提高了获得频繁项集挖掘效率;基于FIUT的Pre-FIUT可通过查看频繁超度量树叶子结点的支持度确定频繁项集,并与次频繁项集概念相结合进行增量式频繁项集挖掘。实验表明,Pre-FIUT算法能快速扫描和更新数据,合理利用内存,精确获得频繁项集。 相似文献
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一种基于FP-Growth的频繁项目集并行挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
FP-Growth算法是基于FP树挖掘频繁项目集的经典算法,为提高FP-Growth算法挖掘大规模数据频繁项目集的效率,提出了一种基于FP-Growth的频繁项目集并行挖掘算法FPPM。该算法基于Map/Reduce并行模型,在每个计算节点上首先构造局部频繁模式树,并对之进行挖掘得到局部频繁项目集,然后合并局部频繁项目集以得到全局频繁项集,由于此时得到的结果并不完备,所以对合并后未达到最小支持度阈值的项目集,重新计算其支持数。介绍了FPPM算法的设计思想,测试了其性能。实验结果表明FPPM算法具有较好的可扩展性。 相似文献
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Apriori算法是频繁项集挖掘的经典算法。针对Apriori算法的剪枝操作和多次扫描数据集的缺点,提出了基于散列的频繁项集分组(HFG)算法。证明了2-项集剪枝性质,采用散列技术存储频繁2-项集,将Apriori算法剪枝操作的时间复杂度从O(k×|Lk|)降低到O(1);定义了首项的子项集概念,将数据集划分为以Ii为首项的数据子集并采用分组索引表存储,在求以Ii为首项的频繁项集时,只扫描以Ii为首项的数据子集,减少了对数据集扫描的时间代价。实验结果表明,由于HFG算法的剪枝操作产生了累积效益,以及分组扫描排除了无效的项集和元组,使得HFG算法在时间性能方面与Apriori算法相比有较大提高。 相似文献
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将动态规划算法应用于最大频繁项目集的挖掘,可以克服Apriori算法需要多次扫描数据库确定新的候选项集的缺点;通过对数据进行初始化构建矩阵,结合动态规划的思想通过在矩阵中找到最大无向完全图来获得所有的最大伪频繁项集,最后利用一个非频繁项集的子集有可能是频繁项目集的性质对所有的最大伪频繁项集消减获取最大频繁项集。实验结果表明,它能够快速挖掘频繁项集,且适用于海量、高维数据。 相似文献
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传统频繁项集挖掘算法的执行效率较低。提出了一种基于矩阵与前缀树的频繁项集挖掘算法MPFI,能快速地挖掘事务数据库中的频繁项集。MPFI算法只需扫描事务数据库一次,构建垂直方向的二进制矩阵,应用二进制位向量表达频繁项集信息,利用前缀树压缩存储频繁项集的相关信息,不产生候选项集。理论分析与实验结果表明,MPFI算法能有效地提高频繁项集挖掘效率。 相似文献
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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。 相似文献
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在处理战略绩效KPI关联规则挖掘的问题时,由于FP-Growth不能根据业务的需要简化计算过程,从而产生了许多冗余计算,影响了算法的效率。因此,提出了一种基于FP-Growth的战略绩效关联分析算法。通过采用基于规则的约束方法对FP-Growth算法进行改进。一方面,在挖掘的过程中添加剪枝操作,提高频繁项集的挖掘效率;另一方面,在关联规则产生过程中,添加规则约束,生成符合业务要求的关联规则,从而减少了冗余计算,提高了算法的效率。最后,以"某高校科研服务质量指标"为例,验证了该算法的可行性。 相似文献
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Apriori和FP-Growth算法是频繁模式挖掘中的经典算法,由于Apriori存在更多缺陷,因此FP-Growth是单机计算环境下比较高效的算法。然而,对于非并行计算在大数据时代遇到的瓶颈,提出一种基于事务中项间联通权重矩阵的负载平衡并行频繁模式增长算法CWBPFP。算法在Spark框架上实现并行计算,数据分组时利用负载均衡策略,存入分组的数据是相应频繁项的编码。每个工作节点将分组数据中每一个事物中项的联通信息存入一个下三角联通权重矩阵中,使用被约束子树来加快每个工作节点挖掘频繁模式时创建条件FP-tree的速度,再用联通权重矩阵避免每次挖掘分组中频繁模式时对条件模式基的第一次扫描。由于联通权重矩阵和被约束子树的结合应用于每一个工作节点的FP-tree挖掘过程,因此提升了并行挖掘FP-tree性能。通过实验表明,所提出的并行算法对大的数据有较高性能和可扩展性。 相似文献
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发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。 相似文献
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Apriori是关联规则挖掘的经典算法,在利用该算法进行医疗数据挖掘的过程中,发现其频繁项集产生过程有一些不必要的开销,为此提出了改进算法Mypriori,利用维间扩展和事务压缩策略来提高频集发现的效率,并通过实验验证了算法的有效性. 相似文献
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Apriori算法必须反复地扫描数据库才能求出频繁项集,效率较低,且不支持更新挖掘。为了解决这些问题,提出了一种基于粗糙集、单事务项组合和集合运算的关联规则挖掘算法。本算法首先利用粗糙集进行属性约简,对新决策表中的每个事务进行“数据项”组合并标记地址,然后利用集合运算的方法计算支持度和置信度即可挖掘出有效规则。本算法只需要一次扫描数据库,同时有效地支持了关联规则的更新挖掘。应用实例和实验结果表明,本算法明显优于Apriori算法,是一种有效且快速的关联规则挖掘算法。 相似文献
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在关联规则挖掘算法中,Apriori由于多次对数据库进行扫描会产生较多的候选集,在多次扫描数据库的情况下容易产生I/O开销问题,并引起数据挖掘效率低.矩阵关联规则在数据挖掘过程中没有删除非频繁项集,致使存在较多的无效扫描,对于挖掘效率的提高也不明显.该文提出了一种改进的矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法,首先,删除不需... 相似文献
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针对传统的复杂网络数据流频繁项集人工智能挖掘方法存在数据挖掘时间较长、准确性较低等问题,提出一种基于时间戳的复杂网络数据流频繁项集人工智能挖掘方法。在训练阶段,利用贝叶斯分类算法找到所有复杂网络数据流频繁项集,并计算不同复杂网络数据流频繁项集的概率估值,在测试阶段,针对不同的测试样本构造不同的分类器,集成分类器,获取分类结果。通过分类结果,构建时间戳的滑动窗口模型,根据滑动窗口的大小对项集进行延迟处理,当项集的类型变化界限超过一定的阈值时,需要重新计算支持度,根据计算结果更新变化界限,完成复杂网络数据流频繁项集人工智能挖掘。实验结果表明,所提方法能够快速、准确地对数据流频繁项集进行人工智能挖掘。 相似文献
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针对现有的基于垂直格式挖掘频繁项集采用正交的方式两两进行比较耗费大量时间和产生的Tid集可能很大浪费存储空间的问题,提出了一种基于三角矩阵和差集的垂直数据格式挖掘频繁项集的挖掘算法。该算法利用差集解决了对稠密数据集进行频繁项集挖掘时的Tid集可能很大的问题,并且利用一种前提方法判断是否有必要连接产生候选频繁k+1项集,减少时间的开销,而且在存储上用三角矩阵的数据结构可以进一步节省存储空间。实验结果表明,本算法大大减少挖掘频繁项集时间和空间内存的开销。 相似文献