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FP-growth算法的一种改进
引用本文:杨萍,宋振超.FP-growth算法的一种改进[J].安徽工程科技学院学报,2002,17(3):8-13.
作者姓名:杨萍  宋振超
作者单位:1. 安徽工程科技学院应用数理系,安徽,芜湖,241000
2. 南京经济学院计算机系,江苏,南京,210003
基金项目:安徽省教育厅自然科学基金;2001kj050;
摘    要: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。

关 键 词:频繁项目集  FP-growth算法  改进算法  频繁模式树  快速挖掘算法  数据库  Apriori算法  选项  实验结果  知识
文章编号:1007-5240(2002)-03-0008-06

An improvement to FP-growth agorithm
YANG Ping,SONG Zhen chao.An improvement to FP-growth agorithm[J].Journal of Anhui University of Technology and Science,2002,17(3):8-13.
Authors:YANG Ping  SONG Zhen chao
Institution:YANG Ping1,SONG Zhen chao2
Abstract:
Keywords:data mining  frquent pattern tree  frequent itemsets  association rules
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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