基于向量和矩阵的频繁项集挖掘算法研究

为了能快速、高效地从事务数据库中挖掘所有的频繁项集,提出了一种基于向量和矩阵的VMA高效算法。该算法只需扫描数据库一次,将事物数据库转化到布尔向量中,对频繁1-项集按支持度大小进行非递减排序,排序后在很大程度上减少了用于扩展的k-项集(k>2),生成一个2-项集支持度矩阵,由频繁k-项集(k≥2)扩展生成频繁(k+1)-项集。大量实验结果表明,VMA算法的性能不但明显优于Apriori算法,而且适应于大型事务数据库中频繁项集挖掘。