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一种频繁项目集的快速挖掘算法 被引量:2

A Fast Mining Algorithm of Frequent Itemsets
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摘要 关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一,发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题。文章提出了一种快速挖掘频繁项目集的新方法FMFI(FastMiningFrequentItemsets)。针对关联规则下频繁项目集的特性,该算法摆脱了传统的自底向上的搜索策略,而采取了自底向上和自顶向下相结合的双向搜索方式,从而降低了扫描数据库的次数,提高了挖掘效率。 Association rule is one of the main research fields in data mining.Discovering frequent itemsets is a key problem in data mining association rules.A new method FMFI of fast mining frequent itemsets is proposed.To the properties in the frequent itemsets of the association rule,it combines the top-down and the bottom-up into a two-way search mode without the search strategies in the bottom-up traditional method.The algorithm can decrease greatly the number of times in the scanning DB and increase the mining efficiency.
作者 杨君锐
出处 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第2期70-72,77,共4页 Microelectronics & Computer
关键词 关联规则 数据挖掘 频繁项目集 数据库 搜索策略 快速挖掘算法 Data mining,Association rule,Frequent itemsets,Two-way search
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献1

共引文献13

同被引文献8

  • 1汤亚玲,崔志明.遗传算法在Web关联挖掘中的应用研究[J].微电子学与计算机,2006,23(6):126-129. 被引量:4
  • 2[2]Jiawei Han,Micheline Kamber.Data mining:concepts and techniques[M].Morgan Kaufmann Publishers,Inc.,2001
  • 3[4]Edith Cohen,Mayur Datar,Shinji Fujiwara,et al.Finding interesting associations without support pruning[J].IEEE Trans.on Knowledge and Data Eng.,2001,13(1):64~65
  • 4A Inokuchi,T Washio.An apriori-based algorithm for mining frequent substructures from graph data[C].In PKDD,2000:13~23
  • 5M Kuramochi,G Karypis.Frequent subgraph discovery[C].In ICDM,2001:313~320
  • 6J Pei,J Han,B Mortazavi-Asl.PrefixSpan:mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth[C].In ICDE,2001:215~224
  • 7D J Cook,N Manocha.Using a graph-based data mining system to perform web search[J].International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2003,17(5):705~720
  • 8张梅峰,张建伟,张新敬,娄淑琴.基于Apriori的有效关联规则挖掘算法的研究[J].计算机工程与应用,2003,39(19):196-198. 被引量:37

引证文献2

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