频繁闭项目集挖掘算法研究

目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.

基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法

目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,但这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库。本文针对这一问题,给出了一种基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法Max-FCIA,该算法将频繁项目集存储在哈希表中,节省了程序的搜索时间。此外,利用广度优先搜索和有效的剪枝策略,大大限制了候选项目集的生成,缩小了搜索空间从而提高了程序的性能。实验结果表明该算法是快速有效的。

一种新的频繁闭项目集挖掘算法(英文)

为了解决频繁闭项目集挖掘中时间和存储开销大的问题,提出了一种基于FC-tree(频繁闭模式树)的频繁闭项目集挖掘算法max-FCIA(最大频繁闭项目集挖掘算法).该算法利用哈希表映射事务数据库,通过对哈希表进行操作从而得到所有频繁项目集的支持度,进而生成包含所有频繁项目的有序树.经过剪枝处理的有序树就是包含所有最小频繁闭项目集的FC-tree,最后用最小频繁闭项目集生成频繁闭项目集.实验结果表明,该算法通过映射事务数据库,减少了扫描数据库所浪费的时间,提高程序执行效率.另外,运用有效的剪枝策略,避免了不必要候选项目集的生成,节省了存储空间,实验证明该算法是有效的.