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一种支持在线数据挖掘的存储结构

A Stored Structure to Support Online Data Mining
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摘要 数据挖掘是一个庞大的计算过程,频繁项集挖掘是数据挖掘中很重要的一部分。本文提出一种基于数据挖掘的存储频繁项集结构——BFp-tree,对频繁项集进行预处理,并将其存储在磁盘上,以支持在线挖掘要求。BFp-tree利用共享前缀和后缀的特点节省存储空间,对稠密的数据集压缩效率较高。 Frequent itemset mining is an important part of data mining ,which is a computation intensive process. This paper propose a data mining based structure-BFp-tree to store frequent itemsets. This structure store precomputed frequent itemsets on a disk to support online mining requests. To save space, share the prefix and suffix in BFp-tree structure is applied. BFp-tree is efficient in dense dataset compressing.
出处 《计算机与网络》 2011年第12期58-60,共3页 Computer & Network
关键词 数据挖掘 频繁项集挖掘 BFp-t REE data mining frequent item mining BFp-tree
  • 相关文献

参考文献2

  • 1J. Han .Mining frequent patterns without candidate generation Proc. 2000 ACM-SIGMOD Int. conf. on Management of Data (SIGMOD' 00). Daias, USA, May 2000.
  • 2R. hgrawal , T. Imielinske and A. Swami association rules between large databases. Proc of sets of items the ACM SIGMOD Mining in International conference on tne management of Data. Washington D. C, May 1993:207-216.

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