基于事务映射区间求交的高效频繁模式挖掘算法

• 作者: 吴磊 王涛 程良伦
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 频繁模式 事务映射 区间求交
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1031-1035,1050
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0972

摘要

关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究课题.大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘最耗时的步骤是频繁模式挖掘.针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apfiofi和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区间求交的频繁模式挖掘算法(interval interaction and transaction mapping,IITM).只需扫描数据集两次来生成FP树,然后扫描FP树将每个项的ID映射到区间中,通过区间求交来进行模式增长.该算法解决了Apriori算法需要多次扫描数据集、FP-growth算法需要迭代地生成条件FP树来进行模式增长而带来的效率下降的问题.在真实数据集上的实验显示,在不同的支持度下IITM算法都要优于Apriori、FP-growth以及PIETM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程良伦	广东工业大学计算机学院	274	1459	17.0	25.0
2	吴磊	广东工业大学计算机学院	23	44	4.0	5.0
3	王涛	广东工业大学自动化学院	45	335	11.0	16.0