基于高频模式树的项约束关联规则发现方法

摘要

项约束关联规则发现是在关联规则发现中加入先验知识、提高算法执行效率、精简所发现的规则数量的重要方法.现有的项约束关联规则发现算法都基于Apriori算法框架,在高密度数据库上的执行性能不佳,而且没有提出高效的约束条件检验方法.在一种新型高效关联规则发现算法FP-Growth的基础上,提出了一种全新的项约束关联规则发现算法FPC.FPC算法利用FP-Growth算法逐步生成高频项集的方式,构造了一种约束树数据结构,及时检查高频项集满足约束条件的情况,尽早删去不满足约束的条件.实验证明,此算法执行效率比Reorder等基于Apriori的算法高一个数量级.