基于模式矩阵的FP-growth改进算法

• 作者: 刘震宇 邓丰义
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 模式矩阵 频繁模式
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 629-633
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-0479.2005.05.011

摘要

数据挖掘中关联挖掘算法比较典型的有Apriori和FP-growth算法.实验和研究证明FP-growth算法优于Apriori算法.但是针对大型数据库这两种算法都存在着较大缺陷,不仅要两次或多次扫描数据库,而且很难处理支持度和数据变化等关联规则更新问题.作者提出了基于模式矩阵的FP-growth改进算法,它至多扫描数据库一次,特别在更新问题上不用重新扫描数据库.通过实验结果分析,验证了这种改进算法相对于原有FP-growth算法的优势,特别在大数据集下,大大降低了挖掘的时间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘震宇	厦门大学管理科学系	56	464	10.0	18.0
2	邓丰义	厦门大学管理科学系	1	44	1.0	1.0