基于改进的FP-tree最大频繁模式挖掘算法

针对FP-growth算法时空效率低的问题,提出了改进的FP-tree构造算法。该算法利用动态结点插入技术构造FP-tree,能有效减小模式树的宽度,达到压缩空间的目的;同时,该算法提高了前缀路径的共享性,提高了算法的效率。针对密集型数据的频繁模式完全集难以挖掘的问题,文中提出了IFPmax最大频繁模式挖掘算法,在改进的IFP-tree结构的基础上,利用结点的秩进行预判断,充分利用最大频繁模式的性质对已经存在的结点进行标记,有效避免了节点的冗余遍历,提高了最大频繁模式挖掘算法的效率。实验表明,在不同的基准数据集上文中提出的算法更有效,避免了节点的冗余遍历,使最大频繁模式挖掘算法效率更高。     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

基于FP-tree挖掘密集型数据最大频繁模式算法

Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法.但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点.在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax.算法FP-DMax只需要2次扫描数据库,在挖掘过程中不产生候选项集,大大提高了算法的时空效率.实验表明,算法FP-DMax在挖掘密集型数据最大频繁模式方面是高效的.     

基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法

现有的最大频繁项集挖掘算法在支持度阈值较大情况下已达到较高性能,但在支持度阈值较小时,由于候选项集的快速增长,其性能往往不理想。文章提出了一种基于频繁模式树(FP-tree)存储结构的最大频繁项集挖掘算法——DMFIF算法,将FP-tree各分枝作为初始候选项集,并按维数和支持度递减排序,结合子集剪枝策略,自顶向下搜索挖掘最大频繁项集。实验结果表明,该算法在低支持度阈值下稠密数据集中挖掘长模式具有较好性能。     

一种基于FP-tree挖掘最大频繁模式的改进算法

提出一种最大频繁模式挖掘的改进算法(FP-Imax),该算法引入一种与FP-tree类似的结构MFI-tree来存储所有的最大频繁项目集,并采用有效的子集检查方法进行优化,降低了算法的时空开销,提高了挖掘效率。实验表明,与FP-Max相比该算法的挖掘速度快两2—3倍。     

基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法

数据挖掘应用中的最大频繁项集挖掘算法大多存在候选项目集冗余问题,造成时间和空间的浪费.针对此问题,通过构造条件FP-tree,对不符合要求的项目进行剪除并对MFIT算法进行改进,提出一种基于FP-tree的最大频繁模式超集挖掘算法.此算法无需产生大量的候选集,同时减少数据集扫描次数,降低数据库遍历时间,提高算法效率.实验证明,此算法在降低候选项目集冗余度的同时有效减少了算法运行时间.     

基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法

根据数据流的特点,提出了一种挖掘约束频繁闭合项集的算法,该算法将数据流分段,用DSCFCI_tree动态存储潜在约束频繁闭合项集,对每一批到来的数据流,首先建立局部DSCFCI_tree,进而对全局DSCFCI_tree进行有效更新并剪枝,从而有效地挖掘整个数据流中的约束频繁闭合模式.实验表明,该算法具有很好的时间和空间效率.     

FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

面向频繁封闭渐进项集的挖掘算法

主流数据挖掘算法不能有效解决大规模数值数据集挖掘问题。提出了一种应用于大规模数值数据集的线性时间封闭项集挖掘改进(Improved Linear time Closed Itemsets Minner, ILCM)算法。ILCM算法使用能够提取属性共同变化量的渐进模式挖掘方法,借鉴LCM算法的前缀保留闭合扩展思想,通过深度优先搜索输出频繁封闭渐进项集结果。实验证明,相比传统挖掘算法,ILCM能够显著提高算法运行效率和降低内存空间占用,并且能够有效处理如DNA微阵列等实际大型数值数据集挖掘。     

基于十字链表的关联规则改进算法

目的解决在关联规则挖掘中存在大量无用的候选项集和频繁项集以及效率不高的问题。方法提出了一种基于十字链表的关联规则改进算法。结果利用用户给定的条件和剪枝算法减少了候选项集的数量,再遍历十字链表确定频繁项集,结果表明算法提高了挖掘效率。结论基于十字链表的关联规则改进算法避免了重复扫描数据库,提高了挖掘效率。     

分布式数据库关联规则更新算法

提出了一种分布式关联规则增量更新算法（IUAAR），它可对数据库发生变化的情况进行归类．该算法主要采用改进了的FP树结构，通过传送被约束子树来挖掘全局频繁项目集，并充分利用快速分布式挖掘算法建立的各局部FP树，只对新增加了的全局频繁项目修改相应的改进FP树，挖掘其对应的被约束子树，同时利用已挖掘的全局频繁项目集对原全局频繁项目对应的被约束子树进行有效修剪．实验结果表明，该算法的运算速度比快速分布式挖掘算法提高了1倍，在最坏的情况下，对各局部数据库也仅需要扫描一遍，从而可提高数据库的维护效率．     

分布式全局频繁项目集的快速挖掘方法

针对传统的分布式全局频繁项目集挖掘算法存在大量的候选项目集，且求全局频繁项目集的网络通信代价过高等问题，提出了一种分布式数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法（FDMA）．该算法改进了频繁模式树（FP-树）的结构，将双向FP-树改为单向，每个节点只保留指向父结点的指针，减少了指针数，由此可节省1／3的树空间；同时通过传送用3个很小的数组表示的被约束子树，在此挖掘全局频繁项目集的过程中不再生成大量候选项目集或条件FP-树，从而减小了网络通信量，提高了挖掘效率．实验表明，所提算法的挖掘速度比传统的分布式数据库数据挖掘算法至少提高了1倍之多，随着数据库规模的增大，它的扩展性将更好．     

一种挖掘大型数据库的关联规则新算法

关联规则挖掘算法FP-Growth在挖掘大型数据库时,占用内存大、运行速度慢或根本无法构造基于内存的FP-tree。针对这些问题,文章提出一种适合于挖掘较大型数据库的新的关联规则挖掘算法DFP-Growth,新算法将数据库分解,然后对分解得到的各个数据库子集用FP-Growth算法进行约束频繁项集挖掘,以满足大型数据库挖掘的需求。     

一种基于节点交换的FP-tree构造算法

基于FP树的FP-Growth关联规则挖掘算法,不需要产生候选项集,是当前频繁项集挖掘算法中应用最为广泛的算法之一.针对该算法在对大型的数据库挖掘的时候,存在运行速度慢,占用资源多的问题,文中发现算法中FP树和条件FP树的构建是最占资源的阶段.为此,提出了一种基于改进的FP树的构造算法.该算法一方面通过节点交换的方式压缩树的规模,提高挖掘的效率;另一方面,利用节点支持度计数的差值作为阈值以限定节点交换的条件,避免了由于交换过于频繁,造成不必要的系统开销,并把这种基于节点交换FP树构造算法称为TFP树算法.经过实验验证和性能分析,结果表明新算法有效,执行时间少,效率高.     

Mining Maximal Frequent Patterns in a Unidirectional FP-tree

Becausemining complete set of frequent patterns from dense database could be impractical, an interesting alternative has been proposed recently. Instead of mining the complete set of frequent patterns, the new model only finds out the maximal frequent patterns, which can generate all frequent patterns. FP-growth algorithm is one of the most efficient frequent-pattern mining methods published so far. However,because FP-tree and conditional FP-trees must be two-way traversable, a great deal memory is needed in process of mining. This paper proposes an efficient algorithm Unid_FP-Max for mining maximal frequent patterns based on unidirectional FP-tree. Because of generation method of unidirectional FP-tree and conditional unidirectional FP-trees, the algorithm reduces the space consumption to the fullest extent. With the development of two techniques：single path pruning and header table pruning which can cut down many conditional unidirectional FP-trees generated recursively in mining process, Unid_ FP-Max further lowers the expense of time and space.     

一种基于映射方法的改进频繁模式增长算法

文章介绍了知识发现中关联规则挖掘算法的基本思想及其性能,分析了FP-tree算法在关联规则挖掘中存在耗费巨大空间存贮的问题,提出了一种运用投影技术改进的频繁模式增长算法,该算法改善FP-tree构造,实验结果表明,运用投影技术改进的频繁模式增长算法可以提高关联规则挖掘效果。     

一种基于映射方法的改进频繁模式增长算法

本文介绍了知识发现中关联规则挖掘算法的基本思想及其性能,分析了FP-tree算法在关联规则挖掘中存在耗费巨大空间存贮的问题,提出了一种运用投影技术改进的频繁模式增长算法,该算法大大改善FP—tree构造,实验结果表明,运用投影技术改进的频繁模式增长算法可以大大提高关联规则挖掘效果。     

基于免疫算法的频繁项集挖掘

设计了一种不同于传统关联规则挖掘算法(如Apriori算法等)频繁项集产生算法.该算法借鉴一般免疫算法思想,并从新的角度来看频繁项集的定义,避免了传统算法中存在的"项集生成瓶颈"问题.通过对mushroom数据的频繁项集挖掘的实验,与传统方法进行了比较,其结果表明,基于免疫算法的频繁项集挖掘算法在大数据集、低支持度情况下平均挖掘时间短.