摘要
分析研究关联规则挖掘经典算法Apriori和FP-Growth算法,发现其不足之处在于构建和遍历各自数据结构的时间长、内存消耗巨大,降低了算法在时间和空间方面的效率.针对2种算法的缺陷,提出了LK-Growth算法,该算法不再构建FP-Tree,而是构建单向线性链表组结构,能有效地缩短发现频繁模式的时间和节省内存空间开支.研究结果表明,LK-Growth算法的实用性强且挖掘效率更高.
出处
《长江大学学报（自科版）（上旬）》
2012年第1X期110-112,共3页
JOURNAL OF YANGTZE UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION) SCI ＆ ENG
基金
安徽省教育厅自然科学基金资助项目（KJ2011Z259）
亳州职业技术学院科研基金资助项目（BYK1105）.
