一种快速挖掘频繁项集算法的研究

有效的挖掘频繁项集是挖掘最大频繁项集的关键步骤.为了克服Apriori算法在挖掘最大频繁项集上的不足,以及FP-Tree存储结构算法多次遍历的缺点,本文引进了新的矩阵技术,减少了FP-Tree遍历次数来挖掘频繁项集,提高了挖掘频繁项集和最大频繁项集效率.并以此提出基于FP-Tree的改进算法FPgrowth＊和FPmax＊.最后实验结果说明,矩阵技术的引进有效的提高了频繁项集和最大频繁项集挖掘效率.     

一种改进的频繁项集挖掘算法

本文在分析前N个最频繁项集NApriori算法和IntvMatrix算法的基础上提出了一种基于倒排表和集合的前N个最频繁项集IntvSet算法,通过实验对比,IntvSet算法优于NApriori算法和IntvMatrix算法.     

频繁项集挖掘算法分析与比较

数据挖掘是目前数据库界广泛研究的课题,而频繁项集的挖掘是关联规则挖掘、序列模式挖掘、相关分析挖掘、聚类模式挖掘和回归模式挖掘等问题中的关键步骤.该文介绍了频繁项集挖掘算法的相关概念,对目前频繁项集挖掘典型算法进行了分析和比较,并作出了适当的评价.     

一种基于二进制编码的频繁项集查找算法

在数据挖掘中频繁项集的查找时间是影响挖掘关联规则效率的关键因素,Apriori算法是用来找出频繁项集的典型算法,本文针对Apriori算法需反复扫描数据库、产生大量候选项集的不足,提出一种效率更高的基于二进制编码的频繁项集查找算法,该算法找出频繁项集只需一次数据库扫描,不产生候选项集,与Apriori算法相比,算法效率更高.     

面向数据流的频繁项集挖掘

随着计算机网络、气象监测和传感器网络等技术的不断发展,如何从数据流中挖掘出有用的信息成为了一个重要的研究内容.本文主要介绍了数据流和其中的频繁项集的概念,分析了数据流中的频繁项集挖掘算法.     

基于项分组的频繁项集生成算法

关联规则挖掘用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，在关联规则挖掘过程中，频繁项集的产生是最重要的步骤。本文提出一种新的频繁项集生成算法，基于项分组的思想，利用矩阵来存储各项的频率信息．只需扫描数据库一次。由于对项进行了分组，充分利用了各个事务的重复信息，因此在项数很多时算法效率仍然较高，实践证明，这是一个高效的频繁项集生成算法。     

不确定数据中的频繁项集挖掘

本文主要介绍不确定数据及期望支持度等概念,并研究如何在概率框架下挖掘不确定数据库中的频繁项集.     

不确定数据频繁项集挖掘方法探析

针对传统的数据频繁项集挖掘技术无法快速有效地获取不确定数据中有价值信息的缺点,通过分析不确定数据产生的原因和当前已开展不确定数据挖掘的相关工作,在结合传统频繁项集挖掘算法的基础上,提出需要明确不确定数据特点,运用几种比较高效的新方法来进行不确定数据的频繁项集挖掘,从而为后续做更深入研究奠定扎实基础。     

频繁项集的数据挖掘算法及其实现

Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法,Apriori算法使用一种称作逐层搜索的迭代方法得到频繁项集,但是它产生大量的候选项集,还需要多次扫描数据库,每次对数据库的重复扫描非常冗长,大量的时间消耗在内存与数据库中的数据交换上。因此笔者引入了一种不产生候选项集的频繁项集挖掘算法——FP-growth算法,并对FP-growth算法的相关性质、实现作以介绍。     

基于项目增长法高效求解最大频繁项集

针对Apriori算法存在的问题提出了一种改进方法.本算法只需对数据库一次扫描,即可得到所有频繁项集;增强了产生候选项的针对性和有效性;提高了候选项的支持事务计数的效率;在求解最大频繁项集时,由于求解过程中无需用到大量的中间结果,节省了内存空间;通过比较分析,本方法提高了挖掘效率和性能.     

基于T—tree的最大频繁项目集挖掘算法

发现最大频繁项目集在关联规则挖掘中有着重要意义。通过已发现的最大频繁项目集,可容易地发现频繁项目集。提出了一种基于事务树（T-tree）的最大频繁项目集挖掘算法MFIA（Maximum Frequent Itemsets Algorithm）,其挖掘过程中只需对数据库扫描一次,从而提高了最大频繁项目集的挖掘效率。     

一种基于位置向量挖掘最大频繁集的算法

提出了一种新的挖掘最大频繁集的深度优先算法GMPV。该算法利用集合枚举树,并用位置向量来表示项目子集,挖掘过程中使用了超集检测和基于支持度的剪枝技术,减少了某些项目子集的支持度计算。     

基于FP-Tree的最大频繁项目集综合更新算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,其挖掘过程的高花费要求对高效更新算法进行深入研究。为此,我们在改进频繁模式树(FP-Tree)的基础上提出了处理最小支持度和数据库都发生变化时的最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximal Frequent Itemsets Algorithm)。通过对实验结果的分析可以看出,该算法在进行更新挖掘时具有很好的时空效率。     

基于有向图的频繁集挖掘算法

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,提出了一种基于有向图的频繁集挖掘算法DGFM,该算法将事务数据库表示成二进制矩阵,利用有向图的思想,将频繁项的二进制位串作为有向图的权值,再将二进制矩阵用邻接表存储,通过搜索邻接表来生成频繁项集,最后试验证明该方法比Apriori算法具有更高的效率和性能.     

最大频繁项目集挖掘技术研究

提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域.本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行研究.