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FP-Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题．在应用中用户需要调整最小支持度,以发现更有用的最大频繁项目集．为此提出了一种最大频繁项目集更新算法(UMFPA),该算法通过对频繁模式树(FP-Tree)中的频繁项目头表(H Table)增加两个域,从而将减少在数据库不变而最小支持度变化的情况下的更新挖掘最大频繁项目集的费用．实验结果表明,算法在进行最大频繁项目集更新挖掘时具有很好的性能．     

最大频繁项目集挖掘技术研究

提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域。本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行研究。     

一种约束最大频繁项目集快速挖掘算法研究

发现约束最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.目前已有许多算法可用于发现约束频繁项目集,而对约束最大频繁项目集的挖掘研究工作却很少.因此,需要设计一种高效的算法来挖掘出约束最大频繁项目集.为此,笔者提出了一种快速的约束最大频繁项目集的挖掘算法,并举例说明了该算法的执行过程.     

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。     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

一种基于分布式数据库的全局频繁项目集更新算法

在算法FMAGF的基础上，提出了一种基于分布式数据库的全局频繁项目集更新算法－UAGFI，该算法主要考虑最小支持度发生变化时全局频繁项目集的更新情况。UAGFI在最坏的情况下仅须扫描各局部数据库一遍，并利用已挖掘的结果，可避免传送某些原全局频繁项目对应的条件频繁模式树，从而降低网络通讯代价，实验结果表明，UAGFI算法是有效可行的。     

快速挖掘最大频繁项目集的新算法

针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。     

关联规则最大频繁项目集的快速发现算法

提出一种快速发现最大频繁项目集的算法, 该算法对集 合枚举树进行改进, 结合自底向上与自顶向下的搜索策略, 利用非频繁项目集对候选最大频 繁项目集进行剪枝和降维, 减少了不必要候选最大频繁项目集的数量, 显著提高了发现的效 率.     

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.     

基于集合运算的频繁集挖掘优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。 提出了一种基于集合运算的频繁项目集挖掘算法,并将该算法与经典算法Apriori进行比较。该算法只需要对数据库扫描一遍。实验表明该算法的效率较好。     

一种快速发现最大频繁项集的挖掘算法

文章分析了关联规则发现中关于频繁项集的生成与测试方法,提出一种快速挖掘最大频繁项集的算法MFIA_VTL。该算法针对数据库的垂直事务标识列表结构对项集搜索空间进行基于前缀的划分,来发现最大频繁项集。实验表明,该算法性能稳定,可扩展性好。     

快速挖掘频繁模糊项集

针对模糊频繁集的挖掘问题,提出一种有效的算法FMF.该算法采用FFP-树结构,将与模糊项目相关的事务的序号保存在树结点中.算法通过直接找到所有包含模糊项集的全部事务来计算该项集的支持度,不必扫描整个数据库,提高了模糊频繁项集挖掘的速度.     

一种垂直结构的高效用项集挖掘算法

挖掘高效用项集已成为关联分析中的热点问题之一.多数高效用项集挖掘算法需要产生大量的候选项集,影响了算法性能.HUI-Miner是一个不需要产生候选项集就能发现事务数据库中所有高效用项集的算法.但其需要产生大量效用列表,不仅消耗了过多的存储空间,而且影响了算法的运行性能.针对此问题,提出一个新的数据结构,称为项集列表,用于存储事务和项的效用信息.提出3种剪枝策略,减少项集列表的数量,通过扫描一次事务数据库完成所有项集列表的构建.提出算法MHUI,直接从项集列表中挖掘所有的高效用项集而不产生任何候选项集.在3个不同的稀疏数据集上和最新的算法进行对比实验证明,MHUI算法的运行时间和内存消耗优于其他算法.     

一种不确定性数据中最大频繁项集挖掘方法

不确定性数据挖掘已经成为数据挖掘领域的新热点,频繁项集挖掘是重点研究的问题之一.但是目前出现的挖掘算法大多集中在完全频繁项集,而用于最大频繁项集和频繁闭项集的算法尚不多见.文中研究了一种基于UF-Tree的用于不确定性数据中挖掘最大频繁项集的算法,该挖掘过程分为两个步骤,第一步先得到以频繁1-项集为后缀的局部最大频繁项集,第二步得到所有的全局最大频繁项集,实验证明该算法性能良好且特别适用于稠密型、事务长度较小的数据集.     

基于改进FP-树挖掘最大频繁模式

由于挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难 ,因而改进了传统的FP -树结构并提出了一种基于改进FP -树的最大频繁模式挖掘算法IFP -MAX ;通过引入后缀子树的概念 ,在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集 ,大大提高了算法的时空效率。实验表明 ,IFP -MAX的挖掘速度比Miafia和GenMax快得多     

分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法

提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法（UDMFI）,用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树（HFP-Tree）来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.