基于CPRIP-Tree的伴生模式挖掘算法

现有的大多数空间伴生模式挖掘算法采用类似Apriori生成方法,通过自底向上,逐层检验的方式挖掘频繁模式。本文提出了一种新的基于伴生模式行实例投影树CPRIP-Tree(Co-location Pattern Row_Instance Projection Tree)的挖掘算法,该算法通过实例查找方式生成伴生模式行实例以构建CPRIP-Tree,并在其基础上上直接挖掘频繁模式。最后通过模拟数据实例分析证明了该算法较基于Apriori算法具有更高的挖掘效率。