高维大数据集中频繁闭合模式的挖掘

高维大数据集对现有的数据挖掘算法提出了挑战。该文把挖掘任务分解为挖掘频繁长模式与短模式2个子问题,提出一种在高维大数据集中挖掘长项集的算法,即inter-transaction。该算法利用了高维数据中长事务相交迅速变短的特性,通过事务的交集运算直接得到长闭合模式,同时采用新的减枝策略,优化了事务交集运算的方法。实验表明,该方法对高维大数据集非常有效。

一种基于压缩FP-树的最大频繁项集挖掘算法

针对基于FP-树挖掘最大频繁项集的算法需要大量的递归调用导致挖掘效率降低的问题,本文提出一种减枝策略并结合FP-树的结构,依据构造Patricia-树的基本原理提出一种PFP-树,将FP-树中满足一定条件的结点进行合并来保存事务数据库,对事务数据库进行进一步压缩以达到降低内存开销和递归调用次数的目的。实验表明,当最小支持度较小时,在执行效率尤其在内存开销方面都有一定的改善。