基于父子等价剪枝策略的最大频繁项集挖掘

• 作者: 张志刚 金宗安 项莉萍 黄刘生
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 最大频繁项集 剪枝策略 最小支持度 深度优先 关联规则
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 219-221,225
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.04.050

摘要

在传统剪枝策略中,具有相同事务集的父子结点搜索空间没有充分剪枝,效率较低.为此,提出父子等价的剪枝策略.采用深度优先搜索集合枚举树,对于父子结点中具有相同事务集的搜索空间进行剪枝,有效地缩小搜索空间,减少频繁项计算的次数,给出基于该剪枝策略的最大频繁项集挖掘算法.实验结果表明,该算法可缩短同一支持度下的最大频繁项集挖掘时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志刚	六安职业技术学院信息工程系	23	54	5.0	5.0
3	黄刘生	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	134	1203	17.0	28.0
6	项莉萍	六安职业技术学院信息工程系	23	70	5.0	7.0
7	金宗安	六安职业技术学院信息工程系	15	31	3.0	5.0