期刊文献+

基于倒排表和集合的TOP-N最频繁项集挖掘算法

Top-N Most Frequent Itemsets Mining Algorithm Based On Inverted File and Set
下载PDF
导出
摘要 最频繁项集挖掘是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点,它直接决定了文本关联规则挖掘算法的效率。本文首先分析了当前在最频繁项集挖掘方面的不足,然后给出了几个命题和推论,紧接着结合最小支持度阈值动态调整策略,提出了一个基于倒排表和集合的TOP-N最频繁项集挖掘IntvSet算法,最后对所提算法进行验证。实验结果表明,该算法的规则有效率和时间性能比常用的两个TOP-N最频繁项集挖掘算法:NApriori算法,IntvMatrix算法都好。
作者 孙序
出处 《科技信息》 2011年第27期I0045-I0047,共3页 Science & Technology Information
  • 相关文献

参考文献8

  • 1田宏,董爱杰.基于向量矩阵的频繁项集挖掘算法[J].大连交通大学学报,2008,29(3):74-77. 被引量:2
  • 2战立强,刘大昕.频繁项集快速挖掘算法研究[J].哈尔滨工程大学学报,2008,29(3):266-271. 被引量:11
  • 3冯凤.快速更新挖掘最大频繁项集[J].合肥学院学报(自然科学版),2007,17(4):46-49. 被引量:3
  • 4陈晓云,胡运发.N个最频繁项集挖掘算法[J].模式识别与人工智能,2007,20(4):512-518. 被引量:6
  • 5陈晓云.文本挖掘若干关键技术研究[D]复旦大学,复旦大学2005.
  • 6A.W.-C.Fu,R.W.-W.Kwong,J.Tang.Mining N-most Interesting Itemsets. Proc.of 12thInternational Symposium on Methodologies for IntelligentSystems(ISMIS‘00) . 2000
  • 7HAJJ M E,,ZAIANE O R.Non recursive generation of frequent k-itemsets from frequent pattern tree representations. Proceedings of5th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery . 2003
  • 8M.El-Hajj,O.R.Za‘iane.Inverted matrix:Efficient discovery of frequent items in large datasets in the context of interactive mining. Proc 2003 Int‘l Conf.on Data Mining and Knowledge Discovery (ACM SIGKDD) . 2003

二级参考文献33

  • 1郑玲霞,李大学,马万里.基于有向图的关联规则算法[J].重庆邮电学院学报(自然科学版),2005,17(4):495-498. 被引量:5
  • 2陈耿,朱玉全,杨鹤标,陆介平,宋余庆,孙志挥.关联规则挖掘中若干关键技术的研究[J].计算机研究与发展,2005,42(10):1785-1789. 被引量:62
  • 3陈晓云,陈袆,王雷,李荣陆,胡运发.基于分类规则树的频繁模式文本分类[J].软件学报,2006,17(5):1017-1025. 被引量:19
  • 4陈明,史忠植,王文杰.一种有效的基于图的关联规则挖掘算法[J].计算机应用,2006,26(11):2654-2656. 被引量:10
  • 5贾彩燕 倪现君.关联规则挖掘研究述评[J].计算机科学,2003,30(4):145-148.
  • 6[1]Agrawal R,Imielinski T,Swami A.Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Database[C]// Agrawal R,Imielinski T,Swami A.Proc ACM SIGMOD Int Conf Management of Date.Washington D C:ACM Press,1993:207-216.
  • 7[2]Houtsma M,Swami A.Set-oriented Mining for Association Rules in Relational Database[C] //Yu P,Chen A.Proc of the Int Conf on Data Engineering.California:IEEE Computer Society Press,1995:25-33.
  • 8[3]Savasere A,Omiecinski E,Navathe S.An Efficient Algorithm for Mining Association Rule[C]//Savasere A,Omiecinski E,Navathe S.Proc 21th Int Conf on VLDB,New York:ACM Pr ess,1995:432-444.
  • 9[4]Han J,Kamber M.Data Mining:Concepts and Techniques[M].Beijing:High Education Press,2001.
  • 10[5]Agrawal R,Srikant R.Fast Algorithm for Mining Association Rules[C] //Agrawal R,Srikant R.Proc 20th Int Conf on VLDB.Santiago:Morgan Kaufman Pub Inc,1994:487-499.

共引文献14

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部