NB-MAFIA:基于N-List的最长频繁项集挖掘算法

• 作者: 刘沛东 沈戈晖 邓志鸿
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 频繁项集挖掘 最长项集 N-List 算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 199-209
• 页数: 11页
• 分类号: TP302
• 字数: 9336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.125

摘要

本文在深度优先搜索的框架上,引入基于项集前缀树节点链表的项集表示方法N-List,提出一个高效的最长频繁项集挖掘算法NB-MAFIA.N-List的高压缩率和高效的求交集方法可以实现项集支持度的快速计算,同时采用对搜索空间的剪枝策略和超集检测策略来提高算法效率.在多个真实和仿真数据集上,通过实验评估了NB-MAFIA和两个经典算法.实验结果表明NB-MAFIA在多数情况下优于其他算法,尤其在真实和稠密数据集上优势更为明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓志鸿	北京大学信息科学技术学院智能科学系	23	2252	12.0	23.0
5	沈戈晖	北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系	2	8	1.0	2.0
6	刘沛东	北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系	1	8	1.0	1.0