| 基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法 |
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| 引用本文： | 马丽生,邓辉文,齐逸.基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法[J].计算机工程与设计,2008,29(2):385-388. |
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| 作者姓名： | 马丽生 邓辉文 齐逸 |
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| 作者单位： | 1. 滁州学院计算机科学与技术系,安徽,滁州,239000
2. 西南大学计算机与信息科学学院,重庆,400715 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 频繁项目集 最大频繁项目集 频繁模式树 |
| 文章编号： | 1000-7024（2008）02-0385-04 |
| 收稿时间： | 2007-01-29 |
| 修稿时间： | 2007年1月29日 |
Algorithm for mining maximal frequent itemsets based on FP-tree |
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| MA Li-sheng,DENG Hui-wen,QI Yi.Algorithm for mining maximal frequent itemsets based on FP-tree[J].Computer Engineering and Design,2008,29(2):385-388. |
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| Authors: | MA Li-sheng DENG Hui-wen QI Yi |
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| Abstract: | Maximal Frequent itemsets mining is one of most important and fundamental data mining problems. A new algorithm FPMMFI is presented, which is an extension of the FP-growth method for mining maximal frequent itemsets. A new concept is developed, called frequent path, which can reduce the size of FP-tree and search space. A method of projection is used to reduce the comparative times of superset checking. The experimental result show that the new algorithm outperforms the previously developed algorithms such as MAFIA. |
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| Keywords: | data mining association rules frequent itemsets maximal frequent itemsets frequent pattern tree |
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