基于节点集Top-k频繁模式挖掘算法

• 作者: 孙俊 张曦煌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 top-k 频繁模式 节点集
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1508-0158

摘要

频繁模式挖掘的模式数量通常过于巨大,在实际应用中只有少量的频繁模式被使用.Top-k频繁模式挖掘通过排列模式频数限制频繁模式的数量,有效提高了算法效率.提出了TPN(Top-k-Patterns based on Nodesets)算法,该算法使用了节点集的概念,将数据压缩于Poc-tree,通过Top-k-rank表重新计算最小支持度限制生成候选模式的数量.实验通过与ATFP,Top-k-FP-growth算法比较,证明该算法有较好的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张曦煌	江南大学物联网工程学院	134	1137	14.0	27.0
2	孙俊	江南大学物联网工程学院	186	1552	21.0	30.0