| 多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究 |
| |
| 引用本文： | 张慧哲,王坚.多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究[J].计算机应用,2007,27(9):2290-2293. |
| |
| 作者姓名： | 张慧哲 王坚 |
| |
| 作者单位： | 同济大学,CIMS研究中心,上海,201804 |
| |
| 基金项目： | 国家科技支撑计划
,
上海市社会发展重大专项项目
,
上海市重点基础研究项目
,
上海市科技发展基金
,
上海市登山行动计划项目 |
| |
| 摘 要： | 某些情况下提取关联规则挖掘时需要根据项目的特点设置不同的最小支持度，针对此问题进行了多重最小支持度的频繁项集挖掘算法研究。在FP-growth的基础上提出了多重最小支持度树(MS-tree)的新方法，并设计了MS-growth算法对MS-tree进行频繁模式集的挖掘。该算法只需扫描一次数据库，克服了MSapriori算法在生成关联规则时需要重新扫描数据库的缺点。实验表明，新算法的性能可以和FP-growth算法相比，而且可以处理多重最小支持度的问题。
|
| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 多重最小值支持度 FP-growth |
| 文章编号： | 1001-9081(2007)09-2290-04 |
| 收稿时间： | 2007-03-19 |
| 修稿时间： | 2007年3月19日 |
Research of multiple minimum supports frequent itemsets mining |
| |
| ZHANG Hui-zhe,WANG Jian.Research of multiple minimum supports frequent itemsets mining[J].journal of Computer Applications,2007,27(9):2290-2293. |
| |
| Authors: | ZHANG Hui-zhe WANG Jian |
| |
| Abstract: | Mining frequent itemsets algorithm based on multiple minimum supports was studied in this paper, because sometimes setting different minimum supports to mine frequent itemsets is necessary. A new Minimum Support tree (MS-tree) algorithm and a MS-growth algorithm to mine all frequent itemsets based on Frequent Pattern growth (FP-growth) were proposed. It solves the problem of MSapriori algorithm that it cannot generate association rules without scanning the database again. The experimental results show that the proposed algorithm is comparable to FP-growth algorithm, but the former can solve the problem of multiple minimum supports. |
| |
| Keywords: | data mining association rules multiple minimum supports FP-growth |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机应用》下载全文 |
