基于压缩FP-树和数组技术的频繁模式挖掘算法

被引：16

作者：

秦亮曦 ^{[1
]}

苏永秀 ^{[2
]}

刘永彬 ^{[1
]}

梁碧珍 ^{[1
]}

机构：

[1] 广西大学计算机与电子信息学院

[2] 广西气象减灾研究所

来源：

计算机研究与发展 | 2008年 / S1期

关键词：

数据挖掘; 关联规则; 频繁模式; 压缩FP-树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一.它只需扫描数据库两次,而且不需要产生和测试候选集,避免了这些费时的工作,因此该算法具有较高的效率.然而,FP-growth算法需要递归地生成大量的条件FP-树,这耗费了大量的存储空间和时间.综合已有的几项优势技术,提出了一种频繁模式挖掘算法CFPmine.一是采用了基于压缩FP-树的约束子树的挖掘方法,避免在挖掘过程中生成条件FP-树,减少内存占用;二是采用基于数组的技术,减少FP-树的遍历时间,提高算法的效率.另外,在算法中还实现了统一的内存管理.实验结果表明,CFPmine是一个高效的频繁模式挖掘算法,其性能优于Apriori,Eclat和FP-growth算法,而需要的内存却少于FP-growth算法.

引用

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