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| 一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner | |
| 引用本文： | 陈慧萍,王建东,王煜.一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner[J].计算机仿真,2006,23(7):79-83. |
| 作者姓名： | 陈慧萍 王建东 王煜 |
| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;河海大学计算机及信息工程学院,江苏,常州,213022 2. 南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏,南京,210016 3. 河海大学计算机及信息工程学院,江苏,常州,213022 |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划);江苏省自然科学基金 |
| 摘 要： | 分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系，提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFI—Miner（The Miner Basedon Depth—First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets），采用深度优先方法搜索项集空间，采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简，并采用多种有效剪枝策略和优化策略，提高了算法的效率。在多个数据集上进行了实验，实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。 |
| 关 键 词： | 数据挖掘 深度优先搜索 频繁项集 最大频繁项集 |
| 文章编号： | 1006-9348(2006)07-0079-05 |
| 收稿时间： | 2005-04-14 |
| 修稿时间： | 2005年4月14日 |
An Efficient Algorithm DFMFI-Miner for Mining Maximal Frequent Itemsets |
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| CHEN Hui-ping,WANG Jian-dong,WANG Yu.An Efficient Algorithm DFMFI-Miner for Mining Maximal Frequent Itemsets[J].Computer Simulation,2006,23(7):79-83. | |
| Authors: | CHEN Hui-ping WANG Jian-dong WANG Yu |
| Affiliation: | 1. College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing Jiangsu 210016, China ; 2. College of Information Science and Technology, Hohai University, Changzhou Jinagsu 213022, China |
| Abstract: | The relationship between maximal frequent itemsets and all frequent itemsets is discussed and an efficient algorithm DFMFI-Miner(The Miner Based on Depth-First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets) for mining maximal frequent itemsets is proposed.The algorithm uses the depth-first method to search in itemsets space and the vertical bitmap to represent and compress transaction database.It also uses some efficient pruning strategies to reduce the searching space and decrease the candidate itemsets in order to improve the efficiency.The algorithm is implemented in many datasets and the results of experiment show that the algorithm is especially effective for mining the datasets with long frequent itemsets. |
| Keywords: | Data mining Depth - first seaching Frequent itemsets Maximal frequent itemsets |
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