基于有向项集图的频繁集挖掘优化算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究中一个非常重要的研究领域。文章利用有向项集图(DISG)来存储有关频繁项集的信息，提出了利用深度优先的策略进行搜索的频繁项集挖掘的优先算法UDBDG(Updated DFS Based DISG) 。最后分析了算法在时间和空间上的复杂度并以mushroom数据库为例进行了试验。试验结果证明算法对于处理稠密集数据是有效的。

基于图论的最大频繁项集挖掘

利用有向项集图来存储事务数据库中有关频繁项集的信息,提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法。它不仅实现了事务数据库的一次扫描,减少了I/O代价,而且可以同时解决好稀疏数据库和稠密数据库的最大频繁项集挖掘问题。

基于图论的频繁闭项集挖掘

利用了有向项集图来存储事务数据库中有关频繁项集的信息,提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的频繁闭项集挖掘算法。不仅实现了事务数据库的一次扫描,减少了I/O代价,而且提高了数据结构的存储空间效率和频繁闭项集挖掘算法的执行时间效率。