一种挖掘不确定性数据频繁项集的方法

• 作者: 元昌安 罗锦光 郭乙江 钟智
• 来源期刊: 南宁师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 不确定性数据 U-Apriori 频繁模式 UFP-Tree
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 100-104
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8743.2011.01.020

摘要

该文探讨挖掘不确定性数据频繁项集,在Carson Kai-Sang Leung等人提出的一种基于树的UFPgrowth算法的基础上进行改进,提出新算法-UFP-growthT.实验表明,该算法可以有效地挖掘不确定性数据的频繁项集,且拥有高效性和伸缩性.改进后的算法在一定程度上减小了UFP-tree的大小,加快了挖掘过程.