一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法

• 作者: 杨仕博 贺彦琨 马志新
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 极大完全子图 频繁项集 并行算法
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 29-31,35
• 页数: 4页
• 分类号: TP338.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.10.009

摘要

提出一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法PMFIM,通过遍历由频繁2-项集构成的用邻-接矩阵表示的图,寻找图的极大完全子图,从而由极大完全子图顶点序列实现对项集的划分,即挖掘子任务的划分.在同类算法中,将找到的最大频繁项划分为局部最大频繁项集LMFI、可能最大频繁项集PMFI和邻接项集的最大频繁项集的超集SMFI,减少了该类算法合并最大频繁项集的开销,并对算法进行了实现和优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马志新	兰州大学信息科学与工程学院	10	199	6.0	10.0
2	杨仕博	兰州大学信息科学与工程学院	1	7	1.0	1.0
3	贺彦琨	兰州大学信息科学与工程学院	2	8	1.0	2.0