一种基于FP阵列技术的频繁模式挖掘算法

在FP-growth算法中,为了产生条件FP树,必须扫描FP树两次.提出一种新颖的FP阵列技术,将FP-tree数据结构与FP阵列有效地结合起来,直接从FP阵列得到频繁项的计数,从而省略了第一次扫描,节省了时间.尤其对于稀疏数据库,该算法在执行时间上比原FP-growth算法具有更优的性能.     

基于压缩FP-树和数组技术的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一.它只需扫描数据库两次,而且不需要产生和测试候选集,避免了这些费时的工作,因此该算法具有较高的效率.然而,FP-growth算法需要递归地生成大量的条件FP-树,这耗费了大量的存储空间和时间.综合已有的几项优势技术,提出了一种频繁模式挖掘算法CFPmine. 一是采用了基于压缩FP-树的约束子树的挖掘方法,避免在挖掘过程中生成条件FP-树,减少内存占用;二是采用基于数组的技术,减少FP-树的遍历时间,提高算法的效率.另外,在算法中还实现了统一的内存管理.实验结果表明,CFPmine是一个高效的频繁模式挖掘算法,其性能优于Apriori,Eclat和FP-growth算法,而需要的内存却少于FP-growth算法.     

一种新的基于投影的频繁模式树构造算法

本文分析FP-growth算法存在的主要问题，提出了一种新的基于投影的频繁模式树构造算法。该算法充分利用大型数据库的投影运算能力，按层来构造频繁模式树（FP-tree），有效地解决了传统的FP-tree构造中存在的问题。实验结果表明，本文的算法与传统的频繁模式树的构造算法相比，具有比较好的时间和空间的可伸缩性。     

基于矩阵技术的频繁项目集挖掘算法

频繁模式挖掘算法FP-growth算法需递归地生成大量的条件FP-树,且耗费大量存储空间和时间。为此,采用矩阵技术统计约束子树中的频繁项集和频繁项集的支持度,以进行数据挖掘。实验结果表明,该频繁模式挖掘算法是有效的,具有较高的时间效率及空间 效率。     

基于FP-参考树／表的频繁模式挖掘算法

通分析FP-growth算法中包含的冗余操作，引入数据结构FP参考树／表，改变FPgrowth算法中条件模式基的存储和生成方式，提出了新的FPRSG算法，高效地解决了频繁模式挖掘问题。理论分析与实验结果表明，FPRSG算法优于FPgrowth算法。     

基于预制数据库的FP-tree构造算法

以Apriori类的候选集产生-检查迭代法为代表的频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演了十分重要的角色,详细研究了FP-growth频繁模式挖掘算法存在的瓶颈,提出了基于预制数据库的PFP-tree构造算法,该算法既能有效地利用FP-growth算法的优点,又能利用预制数据库技术将大型数据库按时间区段化成多个视图分而论之,适于并行运算,大大提高了速度性能.该算法还能有效地避免重复运算,有效地支持数据库的数据更新,具有良好的可伸缩性.     

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。     

基于数据挖掘的入侵检测系统的探讨

针对网络入侵的实际特征,对传统的FP-growth关联规则算法进行了改进,并引入关键属性约束来指导频繁模式的挖掘过程。改进的FP-growth算法在挖掘规则过程中有效地降低了空间的损耗量,大大地提高了系统挖掘效率,从而挖掘出更有意义的频繁模式。     

负载均衡的FP-growth并行算法研究

针对在大数据量频繁模式挖掘的时候,有效地利用空闲的计算资源,提出一种基于FP-growth算法的并行算法。该算法有效地将FP-growth主要的计算部分合理地分配到各个计算节点上,各个节点独立完成挖掘后返回结果,从而缩短总计算时间。实验证明,该算法可以完整高效地挖掘频繁模式,并且实现均衡负载。     

基于改进的FP-树和数组技术的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一,该算法不产生候选项集,但递归构造“条件FP-Tree”的CPU 开销和存储很大.为此提出了一种频繁模式挖掘算法IFPmine.首先,为了节省内存空间,采用了约束子树的挖掘方法;其次,采用了数组技术来减少树的遍历时间,从而提高算法的效率.实验结果表明,IFP算法是一种较有效的频繁模式挖掘算法,其挖掘效率优于STFP-树算法和FP-树算法,而需要的内存却少于STFP-树和FP-树算法.