基于Iceberg概念格的最大频繁项集挖掘

最大频繁项集挖掘算法存在扫描数据集次数多和候选集规模过大等局限。基于Iceberg概念格模型,提出一种在Iceberg概念格上挖掘最大频繁项集的算法ICMFIA。该算法通过一次扫描数据集构建Iceberg概念格,利用Iceberg概念格中频繁概念之间良好的覆盖关系能快速计算出最大频繁项集所对应的最大频繁概念,所有最大频繁概念的内涵就是所求的最大频繁项集的集合。实验结果表明,该算法具有扫描数据集次数少和挖掘效率高的优点。     

基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法

提出一种基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法。该算法引入加权支持度和最小支持期望的概念,对数据库仅进行一次扫描,通过构建筛选条件对基于频繁2项集位矩阵的加权频繁k项集生成过程进行剪枝,有效提高了加权频繁项集的生成效率。     

一种基于单事务项集组合的频繁项集挖掘算法

Apriori是挖掘频繁项集的基本算法,目前该算法及其优化变种都没有解决候选项及重复扫描事务数据库的问题.文章通过对Apriori及其优化算法的深入探究,提出了一种基于单事务组合项集的挖掘算法,该算法在一个事务内部对"数据项"进行组合,在事务数据库中对所有相同"项集"进行计数.不经过迭代过程,不产生候选项集,所有频繁项集的挖掘过程只需对事务数据库一次扫描,提高了频繁项集挖掘效率.     

基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list 加权频繁项集挖掘算法（NFWI）中挖掘加权频繁项集（FWI）效率低的问题,提出了一种基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法（NegNFWI）。该算法首先采用了新的数据结构WNegNodeset,它是NegNodeset的扩展,该数据结构采用了一种新的基于集合位图表示的位图加权树（BMW-tree）节点编码模型,通过按位运算符快速提取WNegNodeset的节点集,避免了大量的交集运算;其次采用了差集策略快速计算项集的加权支持度,从而减少了计算量;最后通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性。     

基于差异节点集的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list的加权频繁项集挖掘算法NFWI挖掘效率低的问题,提出一种基于WDiffNodeset的加权频繁项集挖掘算法DiffNFWI。对DiffNodeset数据结构进行扩展得到WDiffNodeset,采用集合枚举树和混合搜索策略相结合的方法查找加权频繁项集,以避免大量的交集运算并实现高效查找。使用差集策略计算项集的加权支持度,从而降低计算量。在mushroom、pumsb等数据集上的实验结果表明,DiffNFWI算法的运行效率优于NFWI算法。     

高维稀疏数据频繁项集挖掘算法的研究

传统挖掘算法不适用于挖掘高维稀疏数据集.提出了一种针对高维稀疏数据的频繁项集挖掘算法FIHS.FIHS引入了一种新的数据结构用来存储频繁项集,该结构不但可以减少存储空间,而且可以降低计数代价.该算法只需扫描一次数据集,通过优化连接剪枝操作避免产生非频繁的候选项集,基于K-频繁项集使用"与"、"或"操作产生K+1-频繁项...     

改进的基于FP-tree的频繁项集挖掘算法

对于频繁项集挖掘,采用一种FP-数组技术来减少FP-tree的遍历时间,减少数据集的扫描次数,在此基础上提出了一种基于FP-tree进行频繁项集挖掘的FP-growth+算法,提高了算法的效率。最后的实验证明了该算法的有效性。     

基于Spark框架的FP-Growth大数据频繁项集挖掘算法

针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标识符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷。然后,通过FP-Growth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集。接着,通过扫描垂直数据集来计算项集的支持度,从而识别出非频繁项,并将其从数据集中删除以降低数据尺寸。最后,通过迭代过程来生成频繁 -项集。在标准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效挖掘出频繁项集,在执行时间方面具有很大的优越性。     

一种挖掘加权频繁项集的改进算法

分析了New-Apriori和MWFI（Mining Weighted Frequent Itemsets）算法之不足,提出了一种挖掘加权频繁项集的New-MWFI算法。该算法按属性的权值对事务进行分类,并依次求出每个类别内的加权频繁项集。由于每个类别内的频繁项集满足Apriori性质,因而可以利用Apriori算法或其他改进算法进行挖掘,从而克服了原来算法的不合理和效率低下的缺陷。实验表明该算法能更有效地从数据集中挖掘出加权频繁项集。     

L-MAX频繁项集及挖掘算法

提出了项集长度受限且生成项集对应事务信息的最大频繁项集挖掘问题,定义为L-MAX频繁项集挖掘,并重点研究了项集长度约束特征和事务集信息的存储与生成策略.首先研究了L-MAX频繁项集的性质,然后扩展FP-tree提出了ExFP-tree结构并给出ExFP-tree生成算法.ExFP-tree利用FP-tree共享前缀路径的性质通过共享子孙节点事务信息策略实现大量事务信息的压缩存储;最后基于FP-MAX算法,提出基于ExFP-tree的L-MAX频繁项集挖掘算法,核心思想是先根据L-MAX频繁项集长度约束性质进行前瞻剪枝再进行最大频繁项集挖掘,并通过回溯策略直接定位生成对应事务集.     

基于索引数组和复合频繁模式树的频繁闭项集挖掘算法

频繁闭项集惟一确定频繁项集且规模小得多.CROP是一种基于复合频繁模式树的、频繁闭项集高效挖掘算法,但存在着候选结点过多的问题.这些非闭合结点的生成、检查和剪裁带来了大量不必要的操作.提出了一种改进的频繁闭项集挖掘算法CROP_Index.该算法用＂索引数组＂来组织数据,找到频繁共同出现的项集.基于二进制位图,给出了一个包含索引的计算方法,并利用索引启发信息合并,得到复合型频繁模式树的初始结点;同时给出一些新的性质,使得改进的算法只生成闭合结点,从而节省了大量不必要的操作,缩小了搜索空间.实验结果表明该算法效率较高.     

一种新的频繁项集精简表示方法及其挖掘算法的研究

频繁项集挖掘是数据挖掘研究领域的一个基本问题,其瓶颈在于频繁项集全集的结果过多,冗余现象严重.主要的解决思路是只挖掘全体频繁项集中有代表性的子集,使得这种子集或者可满足应用的需要或者可由它们导出其他项集.最大项集和闭项集便是这类解决方案中两种最典型的子集形式.在最大项集和闭项集的基础上,提出了元项集这一新的频繁项集精简表示方法.首先,证明了最大项集和闭项集都是元项集的特例,且元项集所包含的项集数目介于二者之间;其次,讨论了元项集的性质.最后,通过在闭项集挖掘算法DCI-Closed-Index的基础上引入剪枝策略,设计了一个元项集挖掘算法.实验结果表明,所提出的挖掘算法是有效的和高效的.     

基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法

发现最大项目频集是数据挖掘应用中的关键问题。本文提出了一个基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法。该算法将事务数据库转换成反向矩阵,缩小了候选子集,利于交互式挖掘。通过对每个频繁项独立建立COFI-树,减少了挖掘中对内存容量的依赖。     

基于位串数组的最大频繁项目集挖掘算法

关联规则挖掘的主要性能由发现频繁项目集决定.频繁项目集是最大频繁项目集的子集,因而找到所有最大频繁项目集是问题的关键.本文使用位串数组的数据结构提出了一种挖掘最大频繁项目集的算法MMFI.该算法通过位串与操作直接得到最大频繁项目集.     

Meta itemset: a new concise representation of frequent itemset

The sheer size of all frequent itemsets is one challenging problem in data mining research. Based on both closed itemset and maximal itemset, meta itemset which is a new concise representation of frequent itemset is proposed. It is proved that both closed itemset and maximal itemset are special cases of meta itemset. The set of all closed itemsets and the set of all maximal itemsets form the upper bound and the lower bound of the set of all meta itemsets. Then, property and pruning strategies of meta itemset are discussed. Finally, an efficient algorithm for mining meta itemset is proposed. Experimental results show that the proposed algorithm is effective and efficient.     

基于SQL-92进行频集发现

关联规则挖掘是数据挖掘的主要分枝,频集发现是关联规则挖掘的重要阶段,该文主要讨论利用SQL-92进行频集发现的相关问题,并给出一种实现算法。     

MAXFP-M iner: 利用FP- tree 快速挖掘最大频繁项集

为提高频繁项集的挖掘效率，提出了最大频繁项集树的概念和基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法MAXFP-Miner，首先建立了FP-tree，在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree，MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集，缩小了搜索空间，提高了算法的效率，算法分析和实验表明，该算法特别适合于挖掘稠密型及具有长频繁项集的数据集。     

网格下最大频繁项集挖掘算法的实现

随着网格和数据挖掘技术的发展,提出了网格平台下最大频繁项集数据挖掘算法,采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价划分,以等价类长度的指数函数作为等价类的权值,减少剪枝对负载的影响,合理划分等价类,在动态负载平衡情况下使处理机异步计算,大大提高算法的执行效率。实验证明设计的算法有较好的可扩展性,其性能明显优于其他相关算法。     

提高频繁项集挖掘算法效率的方法研究

提高频繁项集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究的一个重要内容。通过对不产生候选项频繁项集挖掘算法的分析,从子集的划分和局部频繁项集挖掘出发,提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的实现方法。实验表明,该方法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。     

DiffNodesets: An efficient structure for fast mining frequent itemsets

Mining frequent itemsets is an essential problem in data mining and plays an important role in many data mining applications. In recent years, some itemset representations based on node sets have been proposed, which have shown to be very efficient for mining frequent itemsets. In this paper, we propose DiffNodeset, a novel and more efficient itemset representation, for mining frequent itemsets. Based on the DiffNodeset structure, we present an efficient algorithm, named dFIN, to mining frequent itemsets. To achieve high efficiency, dFIN finds frequent itemsets using a set-enumeration tree with a hybrid search strategy and directly enumerates frequent itemsets without candidate generation under some case. For evaluating the performance of dFIN, we have conduct extensive experiments to compare it against with existing leading algorithms on a variety of real and synthetic datasets. The experimental results show that dFIN is significantly faster than these leading algorithms.