基于B-list的最大频繁项集挖掘算法

• 作者: 张昌 文凯 郑云俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 最大频繁项集挖掘 深度优先搜索 剪枝技术 超集检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 351-354
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0873

摘要

针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI.该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集,并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间;最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率.实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX与MFIN算法.该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文凯	重庆邮电大学通信与信息工程学院通信新技术应用研究中心	41	131	6.0	7.0
5	郑云俊	重庆邮电大学通信与信息工程学院通信新技术应用研究中心	4	40	3.0	4.0
6	张昌	重庆邮电大学通信与信息工程学院通信新技术应用研究中心	4	40	3.0	4.0