基于COFI-Tree的N-最有兴趣项目集挖掘算法

• 作者: 崔晓红 肖继海 陈俊杰
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 N-最有兴趣项目集 FP-Tree COFI-Tree
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 99-102
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2012.03.026

摘要

BOMO算法采用递归构造条件子树,在挖掘大数据集时耗时较长,执行效率低,为了解决这一不足,文中给出一种基于COFI-Tree的挖掘N-最有兴趣项目集算法.算法采用COFI-Tree结构,无需递归构造条件子树FP-Tree,在同一时间内只有一个COFI-Tree在内存,并且有效地减少了其运算时间.通过对两种算法进行对比分析,实验结果得出:该算法比BOMO算法程序执行时间明显缩短；在挖掘大数据集时执行效率显著提高,尤其是k＜4时,性能最好.由此可见,改进后的算法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰		220	1728	20.0	30.0
2	肖继海		13	44	4.0	6.0
3	崔晓红		11	35	4.0	5.0