基于COFI-Tree的N-最有兴趣项目集挖掘算法

BOMO算法采用递归构造条件子树,在挖掘大数据集时耗时较长,执行效率低,为了解决这一不足,文中给出一种基于COFI-Tree的挖掘N-最有兴趣项目集算法。算法采用COFI-Tree结构,无需递归构造条件子树FP-Tree,在同一时间内只有一个COFI-Tree在内存,并且有效地减少了其运算时间。通过对两种算法进行对比分析,实验结果得出:该算法比BOMO算法程序执行时间明显缩短;在挖掘大数据集时执行效率显著提高,尤其是k<4时,性能最好。由此可见,改进后的算法是可行有效的。