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基于改进FP-树的最大模式挖掘算法.pdf
基于改进FP-树的最大模式挖掘算法
2 1 1 1 1
孟祥萍 王华金 王贤勇 任纪川 鞠传香
1(东北电力学院信息工程系,吉林 1320 12 )
2(长春工程学院电气工程系,长春 1300 12 )
:
E-maii wanghjin@
摘 要 频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的分支,但是由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据的频
繁模式完全集非常困难而且数量往往大得惊人,难以理解和应用。最大频繁模式(最大模式)压缩隐含了所有的频繁模
式,存储所占用的空间远远小于完全集,因而最大模式挖掘具有十分重要的意义。该文改进了传统的FP-树结构并提出
了一种有效的基于改进FP-树的最大模式挖掘算法IFP-max ;通过引入后缀子树的概念,算法在挖掘过程中不用生成最
大频繁模式候选集,从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。实验表明, 的挖掘速度比 和
IFP-max mAFIA
Genmax 大约快一个数量级。
关键词 数据挖掘 关联规则 最大频繁模式 改进FP-树
文章编号 ( ) 文献标识码 中图分类号
1002-8331- 2005 14-0 179-03 A TP311
Mining Maximal Freguent Patterns Based on Improved FP-tree
Meng Xiangping2 Wang Huajin1 Wang Xianyong1 Ren Jichuan1 Ju Chuanxiang1
1( ,
Department of Information Engineering Northeast China Institute of Eiectric
, )
Power Engineering Jiiin 1320 12
2( , , )
Department of Eiectricai Engineering Changchun Institute of Technoiogy Changchun 1300 12
: , , ,
Abstract mining freguent patterns is an important part of data mining however because of the inherent compiexity
,
mining compiete set of freguent patterns from dense database c
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