改进的基于内积的最大频繁项集生成算法

An Improved Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Vector Inner Product

针对传统的Apriori算法需要产生大量的候选项目集和多次扫描数据库的不足,提出了一种新的基于内积运算的频繁项集生成算法。该算法对事务数据库布尔化表示,通过内积运算搜寻矩阵行向量直接生成频繁项集,打破了频繁项集必须从低次到高次的局限,当频繁项集可能是大项集时,大大提高了搜索效率。

Aimingatinsufficiency of traditional Apriori Algorithm,this paper presents a new Algorithm based on vector inner product.It searched the row vectors of Boolean matrix,so the frequent itemsets can be inducted quickly.it can identify efficiency.