一种基于ESEquivPS的封闭频繁项集挖掘算法

• 作者: 徐玉生 白承森 马志新
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 封闭频繁项集 剪枝策略 搜索空间 扩展支持度
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 151-153,158
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.01.043

摘要

本文提出一种基于ESEquivPS(扩展支持度相等性剪枝策略)的封闭频繁项集挖掘算法ECFIMA.该算法采用深度优先和广度优先相结合的策略访问搜索空间,使用垂直位图向量格式存储表示项集和事务数据库,同时利用基本剪枝策略、相等性剪枝策略、扩展支持度相等性剪枝策略1和扩展支持度相等性剪枝策略2进行候选空间剪枝,并采用多种不同特性的测试数据集进行实验.实验结果表明,ECFIMA算法是一种高效的封闭频繁项集挖掘算法,在多种测试数据集上性能都优于CHARM算法,尤其是在拥有大量长的封闭频繁项集的测试数据集上,效率比CHARM算法提高约2～3倍.

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	徐玉生	兰州大学信息科学与工程学院	5	146	2.0	5.0
3	白承森	兰州大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0