基于垂直格式的频繁项集挖掘分段算法

• 作者: 王红梅 胡明 赵守峰
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 频繁项集 垂直格式 分段存储 期望支持度
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 553-560
• 页数: 8页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.03.27

摘要

针对 Eclat 算法连接和剪枝操作耗时的缺点，按照项集之间的可连接性，将数据集划分为等价类并分段存储，采用末项剪枝策略，在常量时间内完成连接和剪枝操作。针对 Eclat 算法求长集合的交集操作需要大量计算的缺点，采用多维数组分段存储项集的事务集，将长集合的求交集操作转换为分段求短集合的交集，并提出期望支持度的概念，在求交集的过程中预测支持度，从而减少求交集的比较次数。实验结果表明，该算法在时间性能方面优于 Eclat算法，尤其适用于挖掘长模式稀疏数据集。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红梅	长春工业大学计算机科学与工程学院	38	175	7.0	11.0
2	胡明	长春工业大学计算机科学与工程学院	35	397	9.0	19.0
3	赵守峰	长春工业大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0