基于随机相遇的频繁项集挖掘方法

• 作者: 付侃侃 张霄宏 李素青 赵文涛
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 频繁项集挖掘 随机相遇算法 随机相遇 最小支持度
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16186/j.cnki.1673-9787.2015.01.016

摘要

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低.为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法.在随机相遇过程中,不断从原始事务集中随机挑选两条事务,将其交集作为新事务集中的元素,通过计算新事务集中最小支持度与原事务集中最小支持度的关系,将在原事务集上的频繁项集挖掘转化为在新事务集上的频繁项集挖掘,算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低.由于随机样本蕴含原始数据集的主要统计特性,新事务集具有原事务集的统计特性,通过调整参数,算法在新事物集上挖掘结果的准确度可以得到保证.并利用一个零售超市的交易数据对该算法的有效性进行了测试.测试结果表明,该算法能将挖掘速度提升数十倍,同时挖掘结果的准确度和其它算法相差不大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文涛	河南理工大学计算机科学与技术学院	32	158	7.0	11.0
2	张霄宏	河南理工大学计算机科学与技术学院	22	106	4.0	9.0
3	付侃侃	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0
4	李素青	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0