基于最大频繁项目序列集挖掘DMFIA算法的改进

为了有效地解决客户序列视图数据库的数据挖掘问题,借鉴了关联规则挖掘最大频繁项目集DMFIA算法的相关思想。详细阐述了该算法,针对原算法不能有效地解决客户序列视图数据库的数据挖掘这一问题,在原算法的基础上结合序列模式提出了改进的DMFIA算法,并在原算法的基础上有了较大的改进。为了验证算法的正确性,运用Ora-cle9i数据库的PL/SQL进行了相应的验证。实验结果证实了改进算法的有效性和实用性,并具有较好的创新性和理论价值。

基于FP-Tree的挖掘最大频繁项目集的新算法

挖掘最大频繁项目集是数据挖掘领域的一个重要的研究内容。Apriori算法作为一种挖掘频繁项目集的基本算法,其缺点是产生大量的候选项目集,算法的代价很大。本文在基于FP-Tree的基础上提出了挖掘最大频繁项目集的新算法FP-GDMA。该算法采用自顶向下和自底向上相结合的搜索策略有效减少了生产候选项目集的数目,有效提高了挖掘最大频繁项目集的效率。并通过实验比较FP-GDMA与DMFIA算法。