一种基于混合搜索的高效Top-K最频繁模式挖掘算法

• 作者: 敖富江 杜静 陈彬 黄柯棣
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Top-K 最频繁模式 边界支持度 混合搜索 FP-Tree
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 电子工程·计算机工程
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2009.02.019

摘要

挖掘数据集中的Top-K最频繁模式具有重要意义.已有Top-K最频繁模式挖掘算法通常采用最频繁的k个项目作为初始项目,并将初始项目中频率最低的项目的支持度作为初始边界支持度.但实际组成Top-K最频繁模式的项目数目可能远少于k,从而制约了算法的效率.为此,提出了一种基于混合搜索方式的高效Top-K最频繁模式挖掘算法MTKFP.该算法首先利用宽度优先搜索获得少量的短项集,并利用短项集确定数目少于k的初始项目范围以及较高的初始边界支持度;然后利用深度优先搜索获得所有Top-K最频繁模式.实验表明,MTKFP算法所获得的初始项目数目至少低于已有算法70%,初始边界支持度高于已有算法;NTKFP算法的性能优于已有最好算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄柯棣	国防科技大学机电工程与自动化学院	247	2747	26.0	39.0
2	陈彬	国防科技大学机电工程与自动化学院	38	228	9.0	13.0
3	敖富江	国防科技大学机电工程与自动化学院	9	78	4.0	8.0
4	杜静	国防科技大学计算机学院	7	32	2.0	5.0