基于向量和矩阵的频繁项集挖掘算法研究

• 作者: 侯宇 姚良威 张敏
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 频繁项集 布尔向量 支持度矩阵 Apriori算法 VMA算法
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 939-943
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4078字
• 语种: 中文

摘要

为了能快速、高效地从事务数据库中挖掘所有的频繁项集,提出了一种基于向量和矩阵的VMA高效算法.该算法只需扫描数据库一次,将事物数据库转化到布尔向量中,对频繁1-项集按支持度大小进行非递减排序,排序后在很大程度上减少了用于扩展的k-项集(k＞2),生成一个2-项集支持度矩阵,由频繁k-项集(k≥2)扩展生成频繁(k+1)-项集.大量实验结果表明,VMA算法的性能不但明显优于Apriori算法,而且适应于大型事务数据库中频繁项集挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏	大连大学信息工程学院	25	210	8.0	13.0
2	侯宇	大连大学信息工程学院	2	13	2.0	2.0
3	姚良威	大连大学信息工程学院	1	11	1.0	1.0