一种不确定性数据中最大频繁项集挖掘方法

• 作者: 张龙波 汪金苗 王凤英 闫光辉
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定数据 最大频繁项集 UF-Tree
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 17-21,27
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4318字
• 语种: 中文

摘要

不确定性数据挖掘已经成为数据挖掘领域的新热点，频繁项集挖掘是重点研究的问题之一。但是目前出现的挖掘算法大多集中在完全频繁项集，而用于最大频繁项集和频繁闭项集的算法尚不多见。文中研究了一种基于U F-T ree的用于不确定性数据中挖掘最大频繁项集的算法，该挖掘过程分为两个步骤，第一步先得到以频繁1-项集为后缀的局部最大频繁项集，第二步得到所有的全局最大频繁项集，实验证明该算法性能良好且特别适用于稠密型、事务长度较小的数据集。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张龙波	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	178	7.0	11.0
2	闫光辉	兰州交通大学电子与信息工程学院	37	170	8.0	12.0
3	王凤英	山东理工大学计算机科学与技术学院	51	260	9.0	13.0
4	汪金苗	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	48	3.0	3.0