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基于加权项目的频繁项目集快速挖掘算法研究

模式识别与人工智能 2005年第2期18卷 154-159页

作者：张振亚陈恩红王进王煦法中国科学技术大学计算机科学技术系合肥230027

加权频繁项目集获取是加权关联规则发现问题的关键。本文在考虑项目权重的前提下,以FP树的形式组织交易数据,提出了基于加权项目的频繁项目集的快速挖掘算法WeightedFP。新算法的性能使用文本信息检索和海关业务审计数据进行了测试,实... 详细信息

加权频繁项目集获取是加权关联规则发现问题的关键。本文在考虑项目权重的前提下,以FP树的形式组织交易数据,提出了基于加权项目的频繁项目集的快速挖掘算法WeightedFP。新算法的性能使用文本信息检索和海关业务审计数据进行了测试,实验表明,与已有的算法相比较,该算法在效率上有了较显著提高。

关键词：频繁项目集加权项目 FP-树权支持度

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频繁项目集及相关事务集的挖掘算法

计算机工程与应用 2006年第15期42卷 176-178页

作者：陈嶷瑛武强李文斌中国矿业大学(北京校区)资源与安全工程学院北京100083 石家庄经济学院信息工程学院

发现频繁项目集所关联的事务集是十分有意义的,它能使人们了解频繁项目集是由哪些顾客的购买行为所引起的。文章首先定义了事务树及其相关操作,在此基础上,设计了一种能在挖掘频繁项目集的同时发现项目集所在事务集的算法(FS-TS_DM),该... 详细信息

发现频繁项目集所关联的事务集是十分有意义的,它能使人们了解频繁项目集是由哪些顾客的购买行为所引起的。文章首先定义了事务树及其相关操作,在此基础上,设计了一种能在挖掘频繁项目集的同时发现项目集所在事务集的算法(FS-TS_DM),该算法具有仅需扫描一次事务数据库的特点。另外,还定义了“分散度”指标,用于指导“真频繁项目集”的挖掘。

关键词：频繁项目集关联规则事务树挖掘算法

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频繁项目集的快速增量式更新算法

应用科学学报 2003年第4期21卷 367-372页

作者：杨明孙志挥宋余庆陈耿东南大学计算机科学与工程系江苏南京210096

提出了频繁项目集的快速增量式更新算法(FIUA),主要考虑最小支持度发生变化时频繁项目集的更新情况.FIUA在最坏的情况下仅需扫描数据库一遍,且无需生成候选项目集,有效地节约了存储空间,提高了频繁项目集的更新效率.

关键词：频繁项目集快速增量式更新算法频繁模式树数据挖掘数据库

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面向糖尿病数据集挖掘频繁项目集和关联规则

计算机时代 2022年第12期 52-55页

作者：耿飙梁成全苏州卫生职业技术学院基础部江苏苏州215009 华东疗养院信息科

为了从大型数据集中找到数据不同属性之间的关系,对糖尿病数据集通过FP-Growth算法及其变体提取关联规则,即CFP-Growth和ICFP-Growth。通过实验,三种算法FP-Growth、CFP-Growth和ICFP-Growth的准确率分别为51.30%,57%和60.5%。结果表明I... 详细信息

为了从大型数据集中找到数据不同属性之间的关系,对糖尿病数据集通过FP-Growth算法及其变体提取关联规则,即CFP-Growth和ICFP-Growth。通过实验,三种算法FP-Growth、CFP-Growth和ICFP-Growth的准确率分别为51.30%,57%和60.5%。结果表明ICFP-Growth比CFP-Growth和FP-Growth更准确。

关键词：数据挖掘关联规则频繁项目集 FP-Growth CFP-Growth ICFP-Growth

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频繁项目集挖掘算法研究

频繁项目集挖掘算法研究

作者：张亮辽宁师范大学

学位级别：硕士

数据挖掘是从数据中析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识的过程。它是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域之一。关联规则挖掘则是数据挖掘的一个重要研究内容,而频繁项目集挖掘又是关联规则挖掘的... 详细信息

数据挖掘是从数据中析取、识别和发现潜在正确和有用、前所未知的、最终可理解的知识的过程。它是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域之一。关联规则挖掘则是数据挖掘的一个重要研究内容,而频繁项目集挖掘又是关联规则挖掘的核心问题。在实际问题中,频繁项目集存在着较多的冗余信息,因此诸多学者采用各种方法试图减少频繁模式中的冗余。目前,主要采用的有频繁闭项目集(FCI)和最大频繁项目集(MFI)两种,它们包含所有频繁项目集的信息,但数量要比频繁项目集的数量小几个数量级。本文首先对频繁闭项目集和最大频繁项目集挖掘中一些经典的算法进行了系统的分析和总结,然后在此基础上提出了新的解决相应问题的挖掘算法:首先,提出了频繁闭项目集挖掘算法Max-FCIA,该算法利用哈希表映射事务数据库,通过对哈希表进行操作从而得到所有频繁项目集的支持度,进而生成包含所有频繁项目的有序树。经过剪枝处理的有序树就是包含所有最小频繁闭项目集的FC-tree,最后用最小频繁闭项目集生成频繁闭项目集。实验结果表明,该算法通过映射事务数据库,减少了扫描数据库所浪费的时间,提高程序执行效率。另外,运用有效的剪枝策略,避免了不必要候选项目集的生成,节省了存储空间,实验证明该算法是有效的。其次,提出了最大频繁项目集挖掘算法FP-MFIA,该算法利用频繁模式树对最大频繁项目集进行检索,通过位图建树的方法有效的减少了扫描数据库的次数。除此以外,此算法运用独特的最大频繁项目集搜索策略,同时运用投影技术进行超集检测,提高了遍历的效率,实验证明FP-MFIA算法是比较有效的最大频繁项目集搜索算法。另外,本文给出了频繁闭项目集和最大频繁项目集挖掘算法的一些新的、有效的改进措施:第一,提出了FC-tree的概念,将所有频繁项目都存储在FC-tree中,明显减少了事务数据库的扫描次数。而且,FC-tree是一棵有序树,在项目集的搜索方面,根据项目集的有序性,采用了二分法查找的方法,可以大大节省系统在项目集搜索方面的时间。第二,提出了一种判断最大频繁项目集的新方法,大大地提高了频繁项目集发现算法的时间效率。

关键词：频繁项目集频繁闭项目集最小频繁闭项目集最大频繁项目集频繁模式树

基于FPMAX的最大频繁项目集挖掘改进算法

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计算机科学 2013年第12期40卷 223-228页

作者：牛新征佘堃电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

挖掘事务数据库中的最大频繁项目集是数据挖掘领域一个重要的研究方向。基于FP-tree的FPMAX算法是目前较为高效与稳定的最大频繁项目集挖掘算法之一。然而对于稠密数据库中的挖掘,FPMAX会产生大量的冗余递归过程,导致额外的条件FP-tree... 详细信息

挖掘事务数据库中的最大频繁项目集是数据挖掘领域一个重要的研究方向。基于FP-tree的FPMAX算法是目前较为高效与稳定的最大频繁项目集挖掘算法之一。然而对于稠密数据库中的挖掘,FPMAX会产生大量的冗余递归过程,导致额外的条件FP-tree构造开销。而且在支持度较低时,FPMAX则会因用于超集检测的全局MFItree较为庞大而导致超集检测的性能下降。为此提出FPMAX的改进算法FPMAX-reduce,其通过采用基于事务共同后缀的前瞻剪枝策略来减少挖掘过程中的冗余递归过程。当递归过程中产生的新条件FP-tree规模较小时,FPMAX-reduce通过构造条件MFI-tree来减小后续超集检测遍历的开销。性能试验表明,FPMAX-reduce算法通过有效的前瞻剪枝,在稠密事务数据库以及低支持度的情况下至多可将递归过程减少至原算法的一半以下,进而有效地提高了FPMAX算法的效率。

关键词：频繁项目集最大频繁项目集 FP-tree FPMAX FP-growth

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

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计算机学报 2003年第10期26卷 1387-1392页

作者：吉根林杨明赵斌孙志挥东南大学计算机科学与工程系南京210096 南京师范大学计算机科学系南京210097

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER ,对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨 ,既考虑了数据库中事务增加的情况 ,又考虑了事务删除的情况 ;提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项... 详细信息

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER ,对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨 ,既考虑了数据库中事务增加的情况 ,又考虑了事务删除的情况 ;提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF .该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集 ,在求解全局频繁项目集过程中 ,传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n) ;将文章提出的算法用Java语言加以实现 ,并对算法性能进行了研究 ;实验结果表明这些算法是正确、可行的 ,并且具有较高的效率.

关键词：分布式数据库系统频繁项目集分布式数据挖掘系统体系结构 DDMINER

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基于邻接网络的频繁项目集发现算法

管理科学学报 2006年第3期9卷 54-61页

作者：陈富赞李敏强天津大学管理学院天津300072

频繁项目集发现一直都是关联规则研究领域中最关键的问题.文章给出了一个新的频繁项目集发现算法,该算法的特别之处在于事先利用有向图进行的一次数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都有一个域来记录其支持度的项目... 详细信息

频繁项目集发现一直都是关联规则研究领域中最关键的问题.文章给出了一个新的频繁项目集发现算法,该算法的特别之处在于事先利用有向图进行的一次数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都有一个域来记录其支持度的项目集邻接网络,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为简单的图中搜索问题,这就大大提高了频繁项目集发现过程的效率.同时为了有效地解决预处理过程中的项目集支持度计算问题,采用了一种纵向的数据库表示格式.最后对所采用的算法给出实验结果.

关键词：数据挖掘关联规则邻接网络频繁项目集

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极大有序频繁项目集的时间属性分析方法

小型微型计算机系统 2013年第1期34卷 120-124页

作者：王宁杨扬由海涌赵耀培孟坤北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 烟台工程职业技术学院机电工程系山东烟台264006 山东省工会管理干部学院科研处济南250100

利用极大团把海量的数据项进行有效的划分,降低了后续数据挖掘和决策选择的复杂度.对于含有时间参量的原始数据,极大团具有一定的时域特性,挖掘其时间特性将进一步提高决策的准确度并可以减少分析数据的规模,降低对计算资源的需求.因此... 详细信息

利用极大团把海量的数据项进行有效的划分,降低了后续数据挖掘和决策选择的复杂度.对于含有时间参量的原始数据,极大团具有一定的时域特性,挖掘其时间特性将进一步提高决策的准确度并可以减少分析数据的规模,降低对计算资源的需求.因此,在提出一种求极大有序频繁项目集算法的基础上,给出一种挖掘极大有序频繁项目集时间属性的方法.在时间并范围内实施搜索极大频繁项目集保证了搜索结果的无遗漏性,并以此为基础,通过定义频繁项目集关键时间段,较好地解释了极大频繁项目集的时间属性;通过实际数据验证了所给出方法的可行性和有效性.

关键词：数据挖掘时序逻辑极大团关键时间段频繁项目集