内存数据库中图论频繁模式挖掘方法仿真

摘要：

为解决当前内存数据库中图论频繁模式挖掘方法存在的运行时间较长、挖掘结果准确率较低及内存利用率较低的问题,提出基于次优树的内存数据库中图论频繁模式挖掘方法.给出频繁子图判定方法,结合FFSM算法,利用图顶点的邻接矩阵进行图论频繁模式候选子图生长,并将候选频繁子图的边与顶点标签存储到对应矩阵中,得到频繁子图次优树;分析图论频繁模式的性质,构建频繁子图削减规则,对所得次优树中的候选频繁子图进行遍历搜索与删减.根据图论频繁模式置信度下限计算结果与频繁项的序,按顺序排列删减优化后的频繁子图,结合频繁模式项目集与支持度对比,完成图论频繁模式挖掘.实验结果表明,相比于现有方法,所提方法挖掘准确率最低为97.22％,比现有方法更高;对于内存空间的利用率明显提高,且耗时更短,工作效率更高.综上所述,所提方法整体更具优势.

关键词：内存数据库、图挖掘、频繁模式、规则、项目集

所属期刊栏目：36

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省大数据应用工程研究中心,合同黔教合KY字[2017]022;贵州省普通高等学校智能物联网工程研究中心,合同黔教合KY字[2016]016

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：458-461,471