基于FP-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法的研究

摘要：

目前频繁闭合项目集挖掘算法有很多,例如CLOSET[1].CLOSET以FP-Growth为基础,采用FP-Tree来表示模式支持集,通过深度优先搜索来挖掘频繁闭合模式.其困难是,递归构造"条件FP-Tree"的CPU开销和存储开销很大.为解决上面的问题,论文提出一种基于FP-Tree和COFI-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法,在该算法中引用了COFI-Tree结构,COFI-Tree无需递归地构造"条件FP-Tree",并且某一时刻只有一个频繁项的COFI-Tree在内存,所以大大减少了内存消耗.通过实验证明:当挖掘大型数据库时,在执行时间方面,该算法比其它算法更有效.

关键词：频繁闭合项目集、FP-Tree、COFI-Tree

所属期刊栏目：42

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：169-171