多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘仿真

• 作者: 王培培 孟芸
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 多段支持度 频繁模式 关联规则 数据挖掘 数据集缩减
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 282-286
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.05.058

摘要

针对传统数据关联挖掘过程只适用于单段数据集,导致内存负担重、挖掘频繁项集效率不高等问题,提出一种多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘方法.运用多支持度算法对数据集逐步搜索,数据集按照数据项的MIS大小有序排列,采用最小值作为最小支持度,确保该算法的地推性.构建FP_ tree树,利用FP_tree算法对待选项实施剪枝,从而准确挖掘出频繁模式的关联规则.仿真结果证明,多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘具有较好的性能,有效提高了关联规则的挖掘效率.