西南交通大学学报
西南交通大學學報
서남교통대학학보
JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY
2008年
4期
488-493
,共6页
数据挖掘%关联规则%最大频繁模式%位对象
數據挖掘%關聯規則%最大頻繁模式%位對象
수거알굴%관련규칙%최대빈번모식%위대상
提出了基于位对象的最大频繁模式挖掘算法.算法中,用位对象表示数据,并用位对象概念改进FP-Tree.用深度优先搜索策略,通过压缩数据库,并用位对象的特性简化模式支持度的计数,使挖掘时不需产生条件FP-Tree和候选项目集,以提高最大频繁模式的挖掘效率.实验结果验证了BFP-Miner的有效性.
提齣瞭基于位對象的最大頻繁模式挖掘算法.算法中,用位對象錶示數據,併用位對象概唸改進FP-Tree.用深度優先搜索策略,通過壓縮數據庫,併用位對象的特性簡化模式支持度的計數,使挖掘時不需產生條件FP-Tree和候選項目集,以提高最大頻繁模式的挖掘效率.實驗結果驗證瞭BFP-Miner的有效性.
제출료기우위대상적최대빈번모식알굴산법.산법중,용위대상표시수거,병용위대상개념개진FP-Tree.용심도우선수색책략,통과압축수거고,병용위대상적특성간화모식지지도적계수,사알굴시불수산생조건FP-Tree화후선항목집,이제고최대빈번모식적알굴효솔.실험결과험증료BFP-Miner적유효성.
