基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集

• 作者: 李舟军 陈火旺 颜跃进
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大频繁项集 频繁模式树 超集检测 最大频繁项集投影
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 215-222
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 6644字
• 语种: 中文

摘要

最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时间.另外,算法FPMFI通过删除FP子树(conditional frequent pattern tree)的冗余信息,有效地压缩了FP子树的规模,减少了遍历的开销.分析表明,算法FPMFI具有优越性.实验比较说明,在最小支持度较小时,算法FPMFI的性能优于同类算法1倍以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜跃进	国防科学技术大学计算机学院	11	363	5.0	11.0
2	陈火旺	国防科学技术大学计算机学院	53	2116	23.0	45.0
3	李舟军	国防科学技术大学计算机学院	17	339	7.0	17.0