基于分区的频繁子树挖掘算法研究

• 作者: 李娟 杨珺
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 模式挖掘 频繁子树 模式增长 投影 分区挖掘
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 2054-2057
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5053字
• 语种: 中文

摘要

针对基于模式增长原理的嵌入式子树挖掘算法--TreeGrowth(TG)算法挖掘子树过大与内存消耗大缺点,在分区挖掘思想的基础上,提出了一种新算法--PTG(partition tree growth)算法.PTG算法将数据库划分成多个分区,先用TG算法进行挖掘,得到每个分区的局部频繁子树.根据全局支持数进行筛选,得到全局频繁子树,有效地减少了挖掘的子树,有效地降低了内存的开销.仿真实验结果表明,PTG算法能够解决在大数据集上挖掘时出现内存空间不足的问题,验证了其有效性与健壮性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨珺	江西农业大学计算机与信息工程学院	43	143	8.0	10.0
2	李娟	江西农业大学计算机与信息工程学院	25	119	6.0	10.0