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摘要:
目的:针对FP-growth算法项结点查询耗时,频繁项集挖掘需要不断产生条件FP-tree等问题,提出了一种基于数组和辅助项头表的快速频繁项集挖掘算法.方法:首先算法使用Array-structure代替FP-tree;然后使用具有两层可hash结构的辅助项头表取代频繁项集头表,并存储项结点在Array-structure上的位置信息,结合数组可被索引和hash结构特性快速定位项结点;最后利用辅助项头表上存储的项结点信息直接挖掘频繁项集,无需生成条件FP-tree.结果:与FP-growth等算法相比,该算法在不同类型的数据集上极大地缩短了算法的执行时间.结论:基于数组和辅助项头表的快速频繁项集挖掘算法在密集型和稀疏型数据集上都具有更好的挖掘性能和更高的执行效率.
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最大频繁项集
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文献信息
篇名 基于数组和辅助项头表的快速频繁项集挖掘算法
来源期刊 中国计量大学学报 学科 工学
关键词 计量学 关联规则 频繁项集 最小支持度 频繁模式增长
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 78-84
页数 7页 分类号 TB9
字数 5457字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2096-2835.2019.01.013
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 杜媛 中国计量大学信息工程学院 2 2 1.0 1.0
2 张世伟 中国计量大学现代教育技术中心 4 34 2.0 4.0
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
计量学
关联规则
频繁项集
最小支持度
频繁模式增长
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国计量大学学报
季刊
2096-2835
33-1401/C
大16开
杭州市下沙高教园
1990
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