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基于标记域FP-Tree快速挖掘最大频繁项集 被引量：4

Fast Mining of Maximum Frequent Itemsets Based on FP-Tree
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摘要 现有最大频繁项集挖掘算法,大多需要维护大量侯选项集并进行超集检测.当已有最大频繁项集数目较大时,超集检测将成为算法的瓶颈.提出了一种基于FP-Tree的快速挖掘最大频繁项集算法BF_DMFI(based on FP-Tree for discovering maximum frequent itemsets algorithm).该算法为FP-Tree中每个节点增加一个标记域,利用该域对节点进行有效的标记,从而减少了最大侯选频繁项集的数量,节约了超集检测时间,在一定程度上提高了算法的效率.
作者 姜晗 贾泂
机构地区 浙江师范大学数理与信息工程学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期334-349,共5页 Journal of Computer Research and Development
基金 浙江省自然科学基金项目(Y106259)
关键词 最大频繁项集 频繁项集 频繁模式树 关联规则
分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
  • 相关文献

参考文献6

  • 1[1]R Agrawal,R Srikant.Fast Algorithms for Mining Association Rules.The 20th Int'l Conf on VLDB,Santiago,1994
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  • 3[3]R Bayardo.Efficiently mining long patterns from databases.In:Proc of the ACM SIGMOD Int'l Conf on Management of Data.New York:ACM Press,1998
  • 4路松峰,卢正鼎.快速开采最大频繁项目集[J].软件学报,2001,12(2):293-297. 被引量：113
  • 5宋余庆,朱玉全,孙志挥,陈耿.基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法[J].软件学报,2003,14(9):1586-1592. 被引量：164
  • 6[6]G Grahne,J F Zhu.High performance mining of maximal frequent itemsets.The 6th SIAM Int'l Workshop on High Performance Data Mining (HPDM 2003),San Francisco,CA,2003

二级参考文献3

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  • 2Agrawal R，Proc the 11th Inter Conference on Data Engineering，1995年，3页
  • 3路松峰,卢正鼎.快速开采最大频繁项目集[J].软件学报,2001,12(2):293-297. 被引量：113

共引文献215

同被引文献31

  • 1杨明,孙志挥,宋余庆.快速更新全局频繁项目集[J].软件学报,2004,15(8):1189-1197. 被引量：18
  • 2颜跃进,李舟军,陈火旺.基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集[J].软件学报,2005,16(2):215-222. 被引量：68
  • 3李云强.数据挖掘中关联规则算法的研究[J].大众科技,2006,8(1):89-90. 被引量：5
  • 4芦洁,刘志镜.挖掘关联规则中对Apriori算法的一个改进[J].微电子学与计算机,2006,23(2):10-12. 被引量：23
  • 5王黎明,赵辉.基于FP树的全局最大频繁项集挖掘算法[J].计算机研究与发展,2007,44(3):445-451. 被引量：16
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引证文献4

二级引证文献5

计算机研究与发展
2007年 第z2期

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