压缩FP-Tree的改进搜索算法

为克服Apriori算法候选频繁项集的支持数计算效率过低和频繁模式增长算法FP-Growth多次建立条件模式树时内存耗费大的问题,提出基于压缩频繁模式树(CFP-Tree)的改进搜索算法(MCFP-Tree)。利用Apriori算法候选项集生成的思想和压缩频繁模式树紧凑的数据结构,采用自底向上的搜索策略,快速挖掘压缩频繁模式树及其子树,更快得到候选项集的支持数。实验结果表明,该算法可以高效计算出候选频繁项集出现的频次,挖掘效率明显优于Apriori和FPGrowth算法。