Cherry:一种无须子集检查的闭合频繁集挖掘算法

• 作者: 陶利民 黄林鹏
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 闭合频繁集
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 379-388
• 页数: 10页
• 分类号: TP311
• 字数: 8014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.00379

摘要

通过对一些著名的闭合频繁集挖掘算法(如CLOSET+, FP-CLOSE,DCI-CLOSED和LCMv2等)的研究并结合挖掘理论分析,提出了一种新的挖掘算法Cherry,它基于FP-tree结构,并采用了新颖的Cherry Item检测技术,无须在内存中保留闭合频繁集而直接检测出会导致重复的频繁项前缀,从而极大地提高了挖掘效率.性能实验的比较和测试表明,该Cherry算法在低支持度的测试中要优于目前的一些主流挖掘算法,如LCMv2,DCI-CLOSE和FP-CLOSE等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶利民	上海交通大学计算机科学与工程系	4	25	2.0	4.0
2	黄林鹏	上海交通大学计算机科学与工程系	45	455	8.0	20.0