软件导刊
軟件導刊
연건도간
SOFT WARE GUIDE
2010年
10期
64-65
,共2页
关联规则%频繁项集%FP-tree%Apriori算法%FP-growth算法
關聯規則%頻繁項集%FP-tree%Apriori算法%FP-growth算法
관련규칙%빈번항집%FP-tree%Apriori산법%FP-growth산법
关联规则在数据挖掘中扮演着十分重要的角色,而Apriori算法和FP-growth算法是当前关联规则中两大主要算法.其中Apriori算法的主要开支是产生大量候选项集和重复遍历数据库,FP-growth算法的主要开支是重复创建和遍历条件FP树.在介绍两种算法基础上,提出了一种新的算法,使Apriori算法产生的候选项集不是查找数据库而是查找FP-tree来确定是否为频繁项集.实际测试表明,在一定的条件下,新算法的效率高于原先的两种算法.
關聯規則在數據挖掘中扮縯著十分重要的角色,而Apriori算法和FP-growth算法是噹前關聯規則中兩大主要算法.其中Apriori算法的主要開支是產生大量候選項集和重複遍歷數據庫,FP-growth算法的主要開支是重複創建和遍歷條件FP樹.在介紹兩種算法基礎上,提齣瞭一種新的算法,使Apriori算法產生的候選項集不是查找數據庫而是查找FP-tree來確定是否為頻繁項集.實際測試錶明,在一定的條件下,新算法的效率高于原先的兩種算法.
관련규칙재수거알굴중분연착십분중요적각색,이Apriori산법화FP-growth산법시당전관련규칙중량대주요산법.기중Apriori산법적주요개지시산생대량후선항집화중복편력수거고,FP-growth산법적주요개지시중복창건화편력조건FP수.재개소량충산법기출상,제출료일충신적산법,사Apriori산법산생적후선항집불시사조수거고이시사조FP-tree래학정시부위빈번항집.실제측시표명,재일정적조건하,신산법적효솔고우원선적량충산법.
