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摘要:
论文针对频繁模式增长算法(FP-growth)中存在的频繁模式树(FP-tree)占据空间过大等问题,提出了一种改进的FP-growth算法,该算法采用分解数据库思想对事务数据库进行分类后分别挖掘以提高算法效率,并在提取规则时增加约束条件以更好地适用于所研究的医疗数据.实验结果表明,该算法的计算效率、产生的关联规则数量方面的性能明显优于经典的Apriori算法和FP-growth算法.通过对糖尿病以及它的三种主要并发症的关联规则的研究,获得糖尿病主要并发症发病概率定量关系(高血压>高脂血症>冠心病)以及肥胖增大患糖尿病并发症概率的规则,对于糖尿病并发症的前期预防有一定参考价值.
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文献信息
篇名 基于分解数据库的FP-growth算法关联规则研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 改进FP-growth算法 关联规则 散列表 数据库分解 规则提取 糖尿病并发症
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 算法与分析
研究方向 页码范围 1306-1310,1416
页数 6页 分类号 TP311
字数 4840字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.07.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石硕 中国海洋大学信息科学与工程学院 8 421 4.0 8.0
2 张海涛 云南中烟工业有限责任公司技术中心 8 5 2.0 2.0
3 刘奇燕 云南中烟工业有限责任公司技术中心 8 14 3.0 3.0
4 刘艺 中国海洋大学信息科学与工程学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
改进FP-growth算法
关联规则
散列表
数据库分解
规则提取
糖尿病并发症
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
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