一种改进的压缩频繁模式挖掘算法

摘要：

传统的频繁模式挖掘算法产出大量的频繁模式,这些大量的频繁模式对于后期的分析、处理以及理解都带来了相当大的挑战.针对上述问题,该文提出了一种改进的压缩频繁模式挖掘算法,该算法基于CFP-树通过对传统频繁模式挖掘算法的改进能够从大量的频繁模式中选择出规模更小的频繁模式代表集合,从而起到减小庞大的频繁模式挖掘结果规模的目的.实验中还将该算法和现有的RPlocal算法进行了对比,结果表明改进的压缩频繁模式挖掘算法能够在合理的时间及容错范围内获得更小的频繁模式代表集,同时大大降低了时间复杂度,提高了挖掘效率.

关键词：频繁模式、模式挖掘、容错范围、频繁模式代表集、闭频繁模式

所属期刊栏目：38

分类号：TP393.027(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省教育厅科研资助项目11ZB219

在线出版日期：2013-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：93-99