基于FP-Tree的挖掘最大频繁项目集的新算法

杨青侠; 何明祥; 邱冬冬; 聂宝军

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基于FP-Tree的挖掘最大频繁项目集的新算法

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挖掘最大频繁项目集是数据挖掘领域的一个重要的研究内容.Apriori算法作为一种挖掘频繁项目集的基本算法,其缺点是产生大量的候选项目集,算法的代价很大.本文在基于FP-Tree的基础上提出了挖掘最大频繁项目集的新算法FP-GDMA.该算法采用自顶向下和自底向上相结合的搜索策略有效减少了生产候选项目集的数目,有效提高了挖掘最大频繁项目集的效率.并通过实验比较FP-GDMA与DMFIA算法.

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来源
《中国科技信息》 |2012年第14期|88-89|共2页
作者
杨青侠; 何明祥; 邱冬冬; 聂宝军;
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作者单位

山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266000;

山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266000;

山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266000;

山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
最大频繁项目集; 数据挖掘; FP-Tree; FP-GDMA; DMFIA;

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