用变异FP-树改进CLOSET算法

• 作者: 刘迎意 吴春旭 沈陵峰
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 频繁闭项集 算法改进
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.03.025

摘要

频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整、最小表示,对频繁闭项集的挖掘是近年来数据挖掘领域研究的热点,研究人员从不同角度对算法改进以提高算法的效率.基于频繁项集中共生项集的性质,提出无须进行子集检查的频繁闭项集挖掘方法,并设计一种变异的FP-树结构,利用FP-树结构来存储结点共生项集信息,以改进CLOSET算法,算法无须遍历结果集进行闭合性检查.实验表明,在支持度阈值减小,结果集变大时,改进算法的时间增长率比原有算法小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴春旭	中国科学技术大学管理学院	33	449	11.0	19.0
2	刘迎意	中国科学技术大学管理学院	2	6	1.0	2.0
3	沈陵峰	中国科学技术大学管理学院	1	5	1.0	1.0