期刊文献+

一种基于FP阵列技术的频繁模式挖掘算法 被引量:2

FP-array-based Improved FP-growth Algorithm
下载PDF
导出
摘要 在FP-growth算法中,为了产生条件FP树,必须扫描FP树两次。提出一种新颖的FP阵列技术,将FP-tree数据结构与FP阵列有效地结合起来,直接从FP阵列得到频繁项的计数,从而省略了第一次扫描,节省了时间。尤其对于稀疏数据库,该算法在执行时间上比原FP-growth算法具有更优的性能。 In FP-growth algorithm, two traversals of FP-tree are needed for constructing the new conditional FP-tree. A novel FP-array technique was presented that greatly reduced the need to traverse FP-trees. A improved FP-growth algorithm was presented which uses the FP-tree data structure in combination with the FP-array technique efficiently. Experimental results show that the new algorithm works especially well for sparse datasets.
出处 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第7期208-210,共3页 Computer Science
基金 国家自然科学基金项目(50474052)资助
关键词 频繁模式增长算法 频繁模式树 稀疏数据库 FP阵列 FP-growth algorithm, FP-tree, Sparse databases, FP-array
  • 相关文献

参考文献7

  • 1Han J,Pei J,Yin Y.Mining frequent patterns without candidategeneration[].The ACM SIGMOD International Confe-rence on Management of Data.2000 被引量:1
  • 2Wang K,Tang L,Han J.Top down FP-growth for associationrule mining[].Procof the thPacific Area Conference onKnowleage Discovery and Data Mining (PAKDD).2002 被引量:1
  • 3Pietracaprina A,Zandolin D.Mining frequent itemsets using pa-tricia tries[].Proceedings of the stWorkshop on FrequentItemset Mining Implementations.2003 被引量:1
  • 4http:∥www.almaden.ibm.com/software/quest/resources/in-dex.shtml . 被引量:1
  • 5http:∥fimi.cs.helsinki.fi . 被引量:1
  • 6J. Pei,J. Han,H. Lu,S. Nishio,S. Tang,D. Yang.H-Mine: Hyper-structure mining of frequent patterns in large databases[].Proceedings of the International Conference on Data Mining.2001 被引量:1
  • 7R.Agrawal,R. Srikant.Fast Algorithm for Mining Association Rules[].Proc of the th VLDB Conference.1994 被引量:1

同被引文献18

引证文献2

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部