一种改进的最大频繁项集挖掘算法

• 作者: 胡德敏 赵瑞可
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 递归 最大频繁项集 频繁模式树 条件模式基 超集检测
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 186-188
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.12.051

摘要

研究基于条件模式基排序的最大频繁项集挖掘算法.通常在基于FP-tree(frequent pattern tree)的最大频繁项集挖掘算法中,影响执行效率的主要是递归和超集检测.因此提出了改进的最大频繁项集挖掘算法S-FP-MFI(sorted frequent pattern tree for maximal frequent item set),根据条件模式基含有的项目数对条件模式基进行动态排序,以减少递归次数；另外基于MFI-tree(maximal frequent item tree)的投影策略减少了超集检测时间.实验表明S-FP-MFI算法在支持度较小的情况下,具有优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡德敏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	44	241	10.0	13.0
2	赵瑞可	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	9	2.0	2.0