基于复合粒度计算的频繁模式挖掘研究

• 作者: 吴跃 方刚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 频繁模式 关联规则 数据挖掘 复合粒度 粒度计算
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1620-1623
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.005

摘要

针对经典频繁模式挖掘算法存在的不足，提出了一种基于复合粒度计算的频繁模式挖掘算法。该算法借助复合粒度计算方法双向搜索频繁模式，即首先通过二进制的按位取反运算获得复合粒度内涵的像，然后构建复合粒度计算发现频繁模式。虽然该算法需要产生候选项，但它只需扫描一次数据库，减少了 I ／O 开销；算法通过线性数组存储复合信息粒度减少了内存使用。理论分析和实验比较表明，其效率优于经典的频繁模式挖掘算法，且内存利用率比较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴跃	电子科技大学计算机科学与工程学院	95	1014	16.0	27.0
2	方刚	电子科技大学计算机科学与工程学院	48	107	6.0	8.0