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摘要:
FP-growth算法是目前已发表的最有效的频繁模式挖掘算法之一 .然而,由于在挖掘频繁模式时需要递归地生成大量的条件FP-树,其时空效率仍然不够高 .改进了FP-树结构,提出了一种基于被约束子树挖掘频繁项集的有效算法 .改进的FP-树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,这大约节省了三分之一的树空间 .通过引入被约束子树(可以用3个很小的数组表示),算法在挖掘频繁模式时不生成条件FP-树,从而大大提高了频繁模式挖掘的时空效率 .实验表明,与FP-growth算法相比,算法的挖掘速度提高了1倍以上,而所需的存储空间减少了一半 .此外,随着数据库规模的增大,算法具有很好的可伸缩性 .对于稠密数据集,算法也具有良好的性能 .
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文献信息
篇名 在FP-树中挖掘频繁模式而不生成条件FP-树
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 数据挖掘 频繁模式 FP-树
年,卷(期) 2003,(8) 所属期刊栏目 数据库
研究方向 页码范围 1216-1222
页数 7页 分类号 TP311.131
字数 5784字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范明 郑州大学计算机科学系 55 376 11.0 16.0
2 李川 郑州大学计算机科学系 4 5 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
频繁模式
FP-树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
7553
总下载数(次)
35
总被引数(次)
164870
相关基金
河南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.hncj.edu.cn/gzzd/gzzd56.htm
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