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基于单向FP_tree的最大频繁项集挖掘算法研究

作     者:阳晗杰 邱桂苹 穆森 

作者机构:中国航天科工集团第二研究院706所 

出 版 物:《电子世界》 (Electronics World)

年 卷 期:2013年第10期

页      面:17-19页

学科分类:080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

主  题:数据挖掘 单向FP_tree 最大频繁项集 

摘      要:频繁项集挖掘算法是数据挖掘的主要研究方向。目前主流的频繁项集挖掘算法有:产生候选频繁项集和不产生候选频繁项集两种,分别是Apriori算法、FP_growth算法。这两种算法各有优缺点。本文在分析现有算法的基础上,充分利用FP_tree信息压缩的优点,设计出一种产生候选项集的最大频繁项集挖掘算法。该算法首先构造一棵单向FP_tree,再利用最大频繁项集特性对候选项集进行剪枝,不需要扫描数据库计算候选项集的支持数。仿真实验表明,与现有算法相比,该算法的时、空效率都有巨大提高。

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