基于优化的FP-Tree的频繁闭合项集挖掘算法

在经典的频繁闭合项集挖掘算法中,如Closet与Closet+,当条件模式数据库很庞大时,频繁项集的数目将会急剧增长,算法的效率会逐步恶化,并且算法挖掘结果的有效性也随着大量冗余模式的产生而下降.本文首先针对传统的FP-tree的算法,给出了一种改进的FP-tree算法,然后在新算法的基础上,提出新的频繁闭合项集挖掘算法,该算法只需把FP-Tree中所有由叶子结点到根结点的路径遍历一遍,就可以得到各项的所有子条件模式基,避免了传统FP-tree算法在同一条路径上向前回溯比较的繁琐.实验表明优化后的算法避免了资源的耗费,减少了频繁闭合项集挖掘的运算开销,大大提高了数据挖掘的效率.