基于图的频繁闭项集挖掘算法

• 作者: 李力 翟东海 靳蕃
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据库 图 数据挖掘 频繁闭集 位向量
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 385-389
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2004.03.027

摘要

为了提高数据挖掘效率,提出了一种基于图的频繁闭项集挖掘算法GFCG(graph-based frequent closed itemset generation).该算法采用位矢量技术构造有向图,表示项与项之间的频繁关系,并在有向图的基础上递归产生频繁闭项集,从而只需扫描数据库2次,不产生候选集;引入扩展频繁项集的概念,大大减小了检查频繁项集是否闭的搜索空间.用1个真实数据库和2个合成数据库对GFCG进行了测试,并与A-close和CLOSET算法的结果进行了比较,结果表明,该算法具有良好的速度和可伸缩性性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李力	西南交通大学计算机与通信工程学院	25	404	9.0	20.0
2	靳蕃	西南交通大学计算机与通信工程学院	56	954	14.0	29.0
3	翟东海	西南交通大学计算机与通信工程学院	45	285	9.0	14.0