一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

• 作者: 唐小丽 胡孔法 达庆利 陈崚
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数据挖掘 频繁闭合模式 行枚举 混合树
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 569-573
• 页数: 5页
• 分类号: N945|TP311
• 字数: 4695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2007.04.005

摘要

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	达庆利	东南大学经济管理学院	368	13194	57.0	101.0
2	陈崚	扬州大学计算机科学与工程系	150	1914	19.0	39.0
3	胡孔法	东南大学经济管理学院	28	359	12.0	18.0
7	唐小丽	扬州大学计算机科学与工程系	2	6	2.0	2.0