一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner

• 作者: 王建东 王煜 陈慧萍
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 深度优先搜索 频繁项集 最大频繁项集
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.07.022

摘要

分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系,提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFIMiner(The Miner Based on Depth-First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets),采用深度优先方法搜索项集空间,采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简,并采用多种有效剪枝策略和优化策略,提高了算法的效率.在多个数据集上进行了实验,实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建东	南京航空航天大学信息科学与技术学院	158	1573	21.0	31.0
2	陈慧萍	南京航空航天大学信息科学与技术学院	40	475	13.0	20.0
6	王煜	河海大学计算机及信息工程学院	11	88	5.0	9.0