基于二进制表示的事务属性挖掘方法

摘要

在关联规则数据挖掘中采用二进制系统易于产生冗余模式.该文提出一种基于二进制事务属性层次划分的两级数据挖掘方法,即MLADM算法.该算法通过高层次模式获取最大可能频繁模式集,在低层次模式中对其进行验证,优先获得长频繁模式.实验结果表明,该算法可以在密集数据集中有效挖掘长模式并避免冗余模式.