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FP—Growth算法是关联规则挖掘的一个经典算法。本文提出一种基于事务一项矩阵的挖掘算法MFP—Growth算法,利用向量矩阵表示事务数据库,整个挖掘过程只扫描一遍数据库,通过构造各个频繁项的条件矩阵,利用条件矩阵的向量运算来进行频繁模式的挖掘,减少了算法占用的内存空间,提高了挖掘效率．实验结果表明,MFP—Growth算法是有效可行的． 相似文献
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频繁项目集挖掘是数据挖掘应用研究的一个重要研究内容.文章在FP-Growth算法的基础上,提出了一种基于集合的频繁项目集挖掘算法,该算法直接对FP-tree进行挖掘,不需要产生节点的条件模式基,因此在挖掘频繁模式集时节省了空间和时间,提高了算法的执行效率.最后对该算法进行了实例分析. 相似文献
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本文探索了一种新的Web日志挖掘算法,以便更有效地捕获用户访问模式．该算法首先把原始的用户访问序列转换为一个最长前向访问序列的集合,在转换中过滤掉了用户的回退操作；算法的第二步是根据第一步所得到的结果求得一个用户频繁访问模式．算法经实验模拟测试具有较为满意的时间复杂度和空间复杂度． 相似文献
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针对传统基于ε-差分隐私模型的top-k关联规则挖掘算法在大规模数据环境下挖掘效率低下的问题,提出了一种并行差分隐私关联规则挖掘算法。算法利用Hadoop框架实现并行计算,利用负载均衡策略,使每一个节点分配到的数据量相当,利用指数机制挑选出k个频繁模式,采用拉普拉斯机制对这k个频繁模式添加噪音。通过实验对算法的频繁模式挖掘结果与同类算法进行比较分析,结果表明,该算法在保证挖掘结果具有可用性的前提下,在效率上较传统算法有所提升。 相似文献
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冯凤 《合肥联合大学学报》2007,17(4):46-49
更新挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题，其发现过程的高花费要求对高效更新挖掘算法进行研究，提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集算法，其能够在原有挖掘结果的基础上，有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集． 相似文献
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崔晓军 《襄樊职业技术学院学报》2006,5(5):3-4,11
关联规则挖掘用于发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，在关联规则挖掘过程中，频繁项集的产生是最重要的步骤。本文提出一种新的频繁项集生成算法，基于项分组的思想，利用矩阵来存储各项的频率信息．只需扫描数据库一次。由于对项进行了分组，充分利用了各个事务的重复信息，因此在项数很多时算法效率仍然较高，实践证明，这是一个高效的频繁项集生成算法。 相似文献
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张龙翔 《临沂师范学院学报》2004,26(3):100-103
随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现，使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段．关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究分支．本文提出了一种Web日志挖掘中频繁访问页组的加强算法． 相似文献
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针对数据挖掘在网络游戏中的应用,提出了游戏访问模式挖掘的概念,并给出一种适用于挖掘游戏访问模式的Apriornie-GAPM算法,该算法基于Apriori算法思想,采用trie树生成并存储频繁项集,trie树生成采用宽度优先策略,按游戏访问频繁度升序生成每层节点,节点支持度计算应用事务投影策略并结合了游戏使用时间． 相似文献
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有效的挖掘频繁项集是挖掘最大频繁项集的关键步骤.为了克服Apriori算法在挖掘最大频繁项集上的不足,以及FP-Tree存储结构算法多次遍历的缺点,本文引进了新的矩阵技术,减少了FP-Tree遍历次数来挖掘频繁项集,提高了挖掘频繁项集和最大频繁项集效率.并以此提出基于FP-Tree的改进算法FPgrowth＊和FPmax＊.最后实验结果说明,矩阵技术的引进有效的提高了频繁项集和最大频繁项集挖掘效率. 相似文献
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Querying XML data is a computationally expensive process due to the complex nature of both the XML data and the XML queries. In this paper we propose an approach to expedite XML query processing by caching the results of frequent queries. We discover frequent query patterns from user-issued queries using an efficient bottom-up mining approach called VBUXMiner. VBUXMiner consists of two main steps. First, all queries are merged into a summary structure named ＂compressed global tree guide＂ （CGTG）. Second, a bottom-up traversal scheme based on the CGTG is employed to generate frequent query patterns. We use the frequent query patterns in a cache mechanism to improve the XML query performance. Experimental results show that our proposed mining approach outperforms the previous mining algorithms for XML queries, such as XQPMinerTID and FastXMiner, and that by caching the results of frequent query patterns, XML query performance can be dramatically improved. 相似文献
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赵群礼 《安徽教育学院学报》2006,24(3):42-47
挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,其挖掘过程的高花费要求对高效更新算法进行深入研究。为此,我们在改进频繁模式树(FP-Tree)的基础上提出了处理最小支持度和数据库都发生变化时的最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximal Frequent Itemsets Algorithm)。通过对实验结果的分析可以看出,该算法在进行更新挖掘时具有很好的时空效率。 相似文献
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为了解决频繁闭项目集挖掘中时间和存储开销大的问题,提出了一种基于FC-tree（频繁闭模式树）的频繁闭项目集挖掘算法max-FCIA（最大频繁闭项目集挖掘算法）.该算法利用哈希表映射事务数据库,通过对哈希表进行操作从而得到所有频繁项目集的支持度,进而生成包含所有频繁项目的有序树.经过剪枝处理的有序树就是包含所有最小频繁闭项目集的FC-tree,最后用最小频繁闭项目集生成频繁闭项目集.实验结果表明,该算法通过映射事务数据库,减少了扫描数据库所浪费的时间,提高程序执行效率.另外,运用有效的剪枝策略,避免了不必要候选项目集的生成,节省了存储空间,实验证明该算法是有效的. 相似文献
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A novel algorithm for frequent itemset mining in data warehouses 总被引：2，自引：0，他引：2
INTRODUCTION A data warehouse (Inmon, 1996) is an integrated and time-varying database primarily used for the support of decision-making, and integrates volumi- nous data from multiple and independent data sources consisting of operational databases in a common repository for querying and analysis. In terms of data modeling, a data warehouse consists of one or several dimensional models that are composed of a central fact table and a set of surrounding dimension tables each corresponding t… 相似文献
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This paper presents a new efficient algorithm for mining frequent closed itemsets. It enumerates the closed set of frequent itemsets by using a novel compound frequent itemset tree that facilitates fast growth and efficient pruning of search space. It also employs a hybrid approach that adapts search strategies, representations of projected transaction subsets, and projecting methods to the characteristics of the dataset. Efficient local pruning, global subsumption checking, and fast hashing methods are detailed in this paper. The principle that balances the overheads of search space growth and pruning is also discussed. Extensive experimental evaluations on real world and artificial datasets showed that our algorithm outperforms CHARM by a factor of five and is one to three orders of magnitude more efficient than CLOSET and MAFIA. 相似文献
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INTRODUCTIONMiningfrequentitemsetsisafundamentalandessentialprobleminmanydataminingapplica tionsincludingthediscoveryofassociationrules,strongrules,correlations,sequentialrules,epi sodes,multi dimensionalpatterns,andmanyoth erimportantdiscoverytasks (AgarwalandSri kant,1994;Wangetal.,2 0 0 2 ) .Mostalgo rithmsproposedsofarworkwellondatasetswherethesizesofitemsetsarerelativelysmall.Howev er,theyusuallycrashwithdensedatasetswheretheitemsetsizesarelarge.Suchdatasetsincludethosecomposedofque… 相似文献