挖掘闭合模式的高性能算法

• 作者: 刘君强 孙晓莹 庄越挺 潘云鹤
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 知识发现 数据挖掘 频繁闭合模式 关联规则
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 94-102
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 5758字
• 语种: 中文

摘要

频繁闭合模式集惟一确定频繁模式完全集并且尺寸小得多,然而挖掘频繁闭合模式仍然是时间与存储开销很大的任务.提出一种高性能算法来解决这一难题.采用复合型频繁模式树来组织频繁模式集,存储开销较小.通过集成深度与宽度优先策略,伺机选择基于数组或基于树的模式支持子集表示形式,启发式运用非过滤虚拟投影或过滤型投影,实现复合型频繁模式树的快速生成.局部和全局剪裁方法有效地缩小了搜索空间.通过树生成与剪裁代价的平衡实现时间效率与可伸缩性最大化.实验表明,该算法时间效率比其他算法高5倍到3个数量级,空间可伸缩性最佳.它可以进一步应用到无冗余关联规则发现、序列分析等许多数据挖掘问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄越挺	浙江大学人工智能研究所	100	2810	28.0	50.0
2	潘云鹤	浙江大学人工智能研究所	204	7394	51.0	80.0
3	刘君强	杭州商学院计算机信息工程学院	20	402	11.0	20.0
4	孙晓莹	杭州商学院计算机信息工程学院	11	316	8.0	11.0