一种基于TFP树的频繁项集改进挖掘算法

• 作者: 胥杰 苏力萍 董平
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 数据挖掘 临时频繁模式树 被约束子树
• 年，卷（期）: 2007,（33）
• 所属期刊栏目: 数据库 数据仓库 数据挖掘
• 页码范围: 139-140,97
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.33.055

摘要

FP-growth算法是一种被证明有效的频繁模式挖掘算法.但是由于在挖掘频繁模式时需要递归地生成大量的条件FP-树,其时空效率较低,本文针对这一问题,首先构造一种改进的TFP-树结构,然后在构造的TFP-tree基础上引入被约束子树提出一种基于TFP树的频繁项集的改进挖掘算法,并对核算法进行性能分析,结果证明该算法在运行速度得到很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董平	北京北京科技大学信息工程学院	2	26	2.0	2.0
2	胥杰	北京北京科技大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0
3	苏力萍	北京北京科技大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0