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基于FP-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前频繁闭合项目集挖掘算法有很多,例如CLOSET[1]。CLOSET以FP-Growth为基础,采用FP-Tree来表示模式支持集,通过深度优先搜索来挖掘频繁闭合模式。其困难是,递归构造“条件FP-Tree”的CPU开销和存储开销很大。为解决上面的问题,论文提出一种基于FP-Tree和COFI-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法,在该算法中引用了COFI-Tree结构,COFI-Tree无需递归地构造“条件FP-Tree”,并且某一时刻只有一个频繁项的COFI-Tree在内存,所以大大减少了内存消耗。通过实验证明:当挖掘大型数据库时,在执行时间方面,该算法比其它算法更有效。 相似文献
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BOMO算法采用递归构造条件子树,在挖掘大数据集时耗时较长,执行效率低,为了解决这一不足,文中给出一种基于COFI-Tree的挖掘N-最有兴趣项目集算法。算法采用COFI-Tree结构,无需递归构造条件子树FP-Tree,在同一时间内只有一个COFI-Tree在内存,并且有效地减少了其运算时间。通过对两种算法进行对比分析,实验结果得出：该算法比BOMO算法程序执行时间明显缩短;在挖掘大数据集时执行效率显著提高,尤其是k〈4时,性能最好。由此可见,改进后的算法是可行有效的。 相似文献
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