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目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的. 相似文献
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快速挖掘全局频繁项目集 总被引:32,自引:1,他引:32
分布式环境中,全局频繁项目集的挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.传统的全局频繁项目集挖掘算法采用Apriori算法框架,须多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集,且通过传送局部频繁项目集求全局频繁项目集的网络通信代价高.为此,提出了一种分布数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法——FMAGF.FMAGF算法采用传送条件频繁模式树或条件模式基来挖掘全局频繁项目集,可有效地减小网络通信量,提高全局频繁项目集挖掘效率.理论分析和实验结果表明提出的算法是有效可行的. 相似文献
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快速更新全局频繁项目集 总被引:15,自引:0,他引:15
数据挖掘中的频繁项目集更新算法研究是重要的研究课题之一.目前已有的频繁项目集更新算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法的研究尚不多见.为此,提出了快速更新全局频繁项目集算法(fast updating algorithm for globally frequent itemsets,简称FUAGFI).该算法主要考虑数据库记录增加时全局频繁项目集的更新情况.FUAGFI利用已建立的各局部频繁模式树(frequent pattern tree,简称FP-tree)及已挖掘的全局频繁项目集,可有效地降低网络通信量,提高全局频繁项目集的更新效率.实验结果表明,所提出的更新算法是行之有效的. 相似文献
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快速挖掘全局最大频繁项目集 总被引:18,自引:1,他引:18
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的. 相似文献
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姜玉泉 《计算机工程与应用》2003,39(24):187-188,201
发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。 相似文献
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提出了快速更新全局频繁项目集的算法IUAGFI(IncrementalUpdatingAlgorithmforGlobalFrequentItemsets)。该算法主要考虑数据库记录发生变化时全局频繁项目集的更新情况,在最坏的情况下仅需扫描各局部数据库一遍,并利用已建立的各局部改进的频繁模式树和已挖掘的结果,可避免传送某些原全局频繁项目对应的被约束子树,从而降低网络通讯代价。实验结果表明,该算法是有效可行的。 相似文献
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频繁闭合项目集集可惟一确定频繁项目集完全集且数量小得多,然而有关频繁闭合项目集的更新还不多见。为此,提出快速更新频繁闭合项目集算法—FUAFCI(Fast Updating Algorithm of Frequent Closed Itemsets),该算法主要考虑最小支持度发生变化时频繁闭合项目集的更新情况。FUAFCI在最坏的情况下仅须扫描各局部数据库一遍,且利用CLOSET+的项目集合并、子项目集修剪以及子集检验等优化策略及已挖掘的结果,可确保对频繁闭合项目集进行高效的更新。验结果表明,FUAFCI算法是有效可行的。 相似文献
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挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用. 相似文献
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提出了一种基于堆栈的频繁闭项集挖掘算法SBFCI(Stack Based Frequent Closed Itemsets Generation),该算法采用栈技术避免了以往基于FP—tree的算法需对每个后缀模式递归构造FP—tree,并在上挖掘的弊端。从而大幅缩减了生成频繁闭项集的时间与空间开销。 相似文献
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基于频繁概念直乘分布的全局闭频繁项集挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于概念格的集中式数据挖掘算法,不能充分地利用分布式计算资源来改善概念格构造效率,从而影响了挖掘算法的性能.文中进一步分析了Iceberg概念格并置集成的内在并行特性;以频繁概念直乘及其下覆盖为最小粒度,对Iceberg概念格并置集成过程进行分解和分布式计算;在对其正确性理论证明的基础上,提出了一个新颖的异构分布式环境下闭频繁项集全局挖掘算法.此算法利用Iceberg概念格的半格以及可并置集成特性,充分发挥了分布式环境下计算资源的优势.实验证明,在稠密数据集和稀疏数据集上,该挖掘算法都表现出较好的性能. 相似文献
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