计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
5期
1391-1394
,共4页
凌绪雄%王社国%李洋%苗再良
凌緒雄%王社國%李洋%苗再良
릉서웅%왕사국%리양%묘재량
项头表%频繁模式%关联规则%告警关联%数据挖掘
項頭錶%頻繁模式%關聯規則%告警關聯%數據挖掘
항두표%빈번모식%관련규칙%고경관련%수거알굴
针对FP-Growth算法中频繁模式树的遍历低效问题,提出了一种无项头表的频繁模式增长算法.该算法利用递归回溯的方式遍历频繁模式树以求取条件模式基,解决了对同一树路径多次重复遍历的问题.从理论分析和实际挖掘能力两方面,将新算法与FP-Growth算法进行了对比.结果表明,新算法有效减少了条件模式基的搜索开销,使频繁模式挖掘的效率提高了2～5倍,在时间和空间性能上均优于FP-Growth算法.将该算法应用于通信告警关联规则挖掘,较快地挖掘出了关联规则结果,且正确规则的覆盖率达到了83.3%.
針對FP-Growth算法中頻繁模式樹的遍歷低效問題,提齣瞭一種無項頭錶的頻繁模式增長算法.該算法利用遞歸迴溯的方式遍歷頻繁模式樹以求取條件模式基,解決瞭對同一樹路徑多次重複遍歷的問題.從理論分析和實際挖掘能力兩方麵,將新算法與FP-Growth算法進行瞭對比.結果錶明,新算法有效減少瞭條件模式基的搜索開銷,使頻繁模式挖掘的效率提高瞭2～5倍,在時間和空間性能上均優于FP-Growth算法.將該算法應用于通信告警關聯規則挖掘,較快地挖掘齣瞭關聯規則結果,且正確規則的覆蓋率達到瞭83.3%.
침대FP-Growth산법중빈번모식수적편력저효문제,제출료일충무항두표적빈번모식증장산법.해산법이용체귀회소적방식편력빈번모식수이구취조건모식기,해결료대동일수로경다차중복편력적문제.종이론분석화실제알굴능력량방면,장신산법여FP-Growth산법진행료대비.결과표명,신산법유효감소료조건모식기적수색개소,사빈번모식알굴적효솔제고료2～5배,재시간화공간성능상균우우FP-Growth산법.장해산법응용우통신고경관련규칙알굴,교쾌지알굴출료관련규칙결과,차정학규칙적복개솔체도료83.3%.
