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基于频繁项集挖掘算法的改进与研究 总被引:1,自引:1,他引:1
关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,频繁项集挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的频繁项集挖掘算法存在的问题,通过对Apriori算法的分析,提出了Inter-Apriori频繁项集挖掘算法。该算法使用交集策略减少扫描数据库的次数,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,Inter-Apriori算法是Apriori算法效率的2~4倍。 相似文献
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CHEN Chen 《数字社区&智能家居》2008,(32)
关联规则挖掘是近年来数据挖掘领域中一个相当活跃的领域,频繁项集挖掘是关联规则挖掘中最重要的任务。最大频繁项集的规模远远小于频繁项集的规模,通过最大频繁项集可以导出所有的频繁项集,因此进行了很多专门挖掘最大频繁项集的研究。给出了关联规则和相关术语的基本概念,对最大频繁项集挖掘算法作了分析与评价,便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新算法。 相似文献
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频繁项集挖掘算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,所以提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一.本文以频繁项集挖掘算法的搜索方式和计数方式为主线,分析频繁项集挖掘中的代表性算法及其中的关键技术和方法,对近年来相关研究的新进展做了介绍和评述,并指出了未来的研究方向. 相似文献
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发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.提出了一种基于二进制表示的频繁项集挖掘算法,并利用二进制的性质快速产生候选项集并计算其支持度.算法总体性能在一定程度上得到了提高. 相似文献
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通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据,并结合矩阵运算求项集的支持数,有效减少了事务数据库的扫描次数;利用有序频繁项目邻接矩阵创建频繁模式树,有效减少了频繁模式树的分支和层数。通过实例分析了频繁项集的挖掘过程。 相似文献
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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。 相似文献
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频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。在分析Apriori算法与FP-growth 算法特点的基础上,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法,即索引生成频繁项集算法IGFA。IGFA算法基于Apriori算法并通过 “索引二元组”生成候选集,减免了候选集的大量冗余,实验及结果分析表明该算法有效提高了频繁项集的挖掘效率。 相似文献
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基于0-1矩阵的频繁项集挖掘算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
张月琴 《计算机工程与设计》2009,30(20)
通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori的研究和分析,结合该算法存在的问题,提出了一种基于0-1矩阵的频繁集挖掘算法.该算法使扫描数据库的次数减为一次,有效率地降低I/O的存取时间,直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Aprion算法中的自联接和减枝,提高了系统的运行效率.通过不断压缩支持矩阵,不仅减少了高次频繁集挖掘的时间,而且节约了存储空间.仿真实验表明,该算法是有效的. 相似文献
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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。 相似文献
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基于图的关联规则挖掘算法会产生大量候选项集。针对该问题,提出一种结合双向搜索策略的改进算法。按照支持度对频繁 1-项集排序,对频繁k-项集的最长超集进行验证,利用Apriori算法进行剪枝。实验结果表明,在支持度阈值较小时,改进算法能有效减少候选项集的数量,提高挖掘效率。 相似文献
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关联规则的发现是数据挖掘的一个重要方面,产生频繁项集是其中一个关键步骤。提出了一种基于十字链表快速挖掘频繁项集的算法,该算法只需扫描一次数据库,充分利用已有信息产生频繁项集,无需存储候选项集。通过与其它一些算法比较,说明该算法有更好的性能。 相似文献
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为了进一步降低扫描数据库的次数和减轻内存负担,从而更好地提高挖掘频繁项集的效率,一种基于Apriori的优化算法(M-Apriori)被提出. 该方法通过构建频繁状态矩阵来存放项集的频繁状态,构建事务布尔矩阵来存放事务与项集的关系,此算法只需在初始化阶段扫描一次数据库产生初始的频繁状态矩阵和事务布尔矩阵,并在此基础上直接递推产生所有的频繁项集. 实验证明,与Apriori算法相比,M-Apriori算法具有更好的性能与效率. 相似文献
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一种挖掘频繁项集和频繁闭包项集的算法 总被引:5,自引:1,他引:4
文章基于AprioriTid和挖掘闭包项集算法Close提出了一种新算法FFC算法,该算法能同时生成频繁项集和频繁闭包项集。提高效率的同时又为挖掘无冗余规则奠定了基础。 相似文献
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多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
某些情况下提取关联规则挖掘时需要根据项目的特点设置不同的最小支持度,针对此问题进行了多重最小支持度的频繁项集挖掘算法研究。在FP-growth的基础上提出了多重最小支持度树(MS-tree)的新方法,并设计了MS-growth算法对MS-tree进行频繁模式集的挖掘。该算法只需扫描一次数据库,克服了MSapriori算法在生成关联规则时需要重新扫描数据库的缺点。实验表明,新算法的性能可以和FP-growth算法相比,而且可以处理多重最小支持度的问题。 相似文献
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任亚洲 《数字社区&智能家居》2007,3(16):1066-1068
频繁项集挖掘算法是关联规则挖掘问题的关键,是数据挖掘领域的一个研究热点.自从Apriori算法提出至今,学者提出来大量的关于频繁项集挖掘的算法.本文按照挖掘方式将这些算法分成三类,即宽度优先、深度优先、宽度和深度相结合,并对每类算法进行了全面的综述及深入的分析,并给出了以后的研究方向. 相似文献