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和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

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Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术,通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析,发现用户的阅读习惯和阅读兴趣,进而为用户进行个性化的文献推荐,从而提高网站对用户的吸引力。     

关联规则在汽车销售中的应用

该文主要介绍了关联规则挖掘的FP-tree算法.并基于对FP-tree算法的研究,在Microsoft 2010中用c#语言实现FP-tree算法,并将应用程序应用到某汽车销售企业的汽车销售数据进行关联规则挖掘.根据程序所得到的结果,由lift值判断,证明了所得规则的有效性.     

基于格的快速频繁项集挖掘算法

随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少,频繁模式的数量将以指数形式增长,FP-growth算法运行的时空效率将大为降低.本文提出一种基于格的快速频繁项集挖掘算法LFP-growth,算法利用等价关系将原来的搜索空间（格）划分成若干个较小的子空间（子格）,通过子格间的迭代分解,将对网格P(I)的频繁项集挖掘转化为对多个子格的并集进行的约束频繁项集挖掘.实验结果和理论分析表明,在挖掘大型数据库时,LFP-growth算法的时间和空间性能均优于FP-growth算法.     

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     

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.     

关联规则挖掘算法研究

本文论述了关联规则的基本概念、分类、基于频繁项集思想的关联规则挖掘算法——Apriofi算法，以及在基础上对Apfiofi算法的各种改进算法。然后对基于非频繁项集的各种关联规则挖掘算法，多维多层次挖掘算法思想进行了讨论。最后指出了关联规则挖掘的未来研究方向。     

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.