世界科技研究与发展
世界科技研究與髮展
세계과기연구여발전
WORLD SCI-TECH R & D
2010年
4期
440-444
,共5页
数据挖据%最大频繁项集%集合枚举树%动态排序
數據挖據%最大頻繁項集%集閤枚舉樹%動態排序
수거알거%최대빈번항집%집합매거수%동태배서
集合枚举树是最大频繁项集挖据算法中常采用的数据结构.在此算法中,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作对集合枚举树的搜索过程.为缩小对集合枚举树的搜索空间,本文提出了一种新颖而高效的剪枝方法:根据已挖掘得到的最大频繁模式动态排列枚举树节点的顺序,最大限度的施行剪枝,从而缩小搜索空间.该算法采用位图的数据格式与深度优先的搜索策略.实验结果表明,该算法能有效提高最大频繁项集的挖掘效率,在采用相同的测试数据情况下,效率优于FPMax.
集閤枚舉樹是最大頻繁項集挖據算法中常採用的數據結構.在此算法中,最大頻繁項集的挖掘過程也可以看作對集閤枚舉樹的搜索過程.為縮小對集閤枚舉樹的搜索空間,本文提齣瞭一種新穎而高效的剪枝方法:根據已挖掘得到的最大頻繁模式動態排列枚舉樹節點的順序,最大限度的施行剪枝,從而縮小搜索空間.該算法採用位圖的數據格式與深度優先的搜索策略.實驗結果錶明,該算法能有效提高最大頻繁項集的挖掘效率,在採用相同的測試數據情況下,效率優于FPMax.
집합매거수시최대빈번항집알거산법중상채용적수거결구.재차산법중,최대빈번항집적알굴과정야가이간작대집합매거수적수색과정.위축소대집합매거수적수색공간,본문제출료일충신영이고효적전지방법:근거이알굴득도적최대빈번모식동태배렬매거수절점적순서,최대한도적시행전지,종이축소수색공간.해산법채용위도적수거격식여심도우선적수색책략.실험결과표명,해산법능유효제고최대빈번항집적알굴효솔,재채용상동적측시수거정황하,효솔우우FPMax.
