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快速更新全局频繁项目集 被引量：18
1
作者 杨明 孙志挥 宋余庆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1189-1197,共9页
数据挖掘中的频繁项目集更新算法研究是重要的研究课题之一.目前已有的频繁项目集更新算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法的研究尚不多见.为此,提出了快速更新全局频繁项目集算法(fast updating algorith... 数据挖掘中的频繁项目集更新算法研究是重要的研究课题之一.目前已有的频繁项目集更新算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法的研究尚不多见.为此,提出了快速更新全局频繁项目集算法(fast updating algorithm for globally frequent itemsets,简称FUAGFI).该算法主要考虑数据库记录增加时全局频繁项目集的更新情况.FUAGFI利用已建立的各局部频繁模式树(frequent pattern tree,简称FP-tree)及已挖掘的全局频繁项目集,可有效地降低网络通信量,提高全局频繁项目集的更新效率.实验结果表明,所提出的更新算法是行之有效的. 展开更多
关键词 数据挖掘 分布式数据库 全局频繁项目集 频繁模式树(fp—tree) 更新
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改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法 被引量：33
2
作者 曾子贤 巩青歌 张俊 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期216-220,共5页
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优... Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则挖掘 APRIORI算法 频繁模式树(fp-tree) 改进的频繁模式树 MIfp-Apriori算法
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利用CUDA提高内存数据聚类效能的研究
3
作者 董丽丽 董玮 张翔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期243-251,共9页
提出一种新的聚类算法AIK-Means,利用CUDA技术加速算法执行效率,并优化内存方法,可在有限时间内进行多次聚类;将Chameleon层次聚类算法用于解决K-Means算法的初始聚类中心敏感问题;在多次聚类结果中用FP-Tree进行关联分析,提高聚类有效... 提出一种新的聚类算法AIK-Means,利用CUDA技术加速算法执行效率,并优化内存方法,可在有限时间内进行多次聚类;将Chameleon层次聚类算法用于解决K-Means算法的初始聚类中心敏感问题;在多次聚类结果中用FP-Tree进行关联分析,提高聚类有效性。将算法应用到某集团心理学MMPI数据测试,实验结果表明AIK-Means算法在执行效率和聚类有效性上具有良好的效果。 展开更多
关键词 统一计算设备架构(CUDA) Chameleon层次聚类算法 K-Means聚类算法 频繁模式树(fp-tree) 明尼苏达多项人格测验(MMPI)
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基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法 被引量：4
4
作者 胡中栋 罗会兰 曾珽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第27期137-139,共3页
在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法-FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库,通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集,... 在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法-FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库,通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集,无需递归构造条件模式树,算法性能有明显的提高。 展开更多
关键词 频繁项集 高频繁模式树(fp-tree) 共享前缀 基于fp-tree的共享前缀频繁项集挖掘算法(fp-SPMA)
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基于有序FP-tree的最大长度频繁项集挖掘算法 被引量：4
5
作者 廖福蓉 王成良 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第30期147-150,共4页
频繁项集的挖掘受到大量候选频繁项集和较高计算花费的限制,只挖掘最大长度频繁项集已满足很多应用。提出一种基于有序FP-tree结构挖掘最大长度频繁项集的算法。即对有序FP-tree的头表进行改造,增加一个max-level域,记录该项在有序FP-t... 频繁项集的挖掘受到大量候选频繁项集和较高计算花费的限制,只挖掘最大长度频繁项集已满足很多应用。提出一种基于有序FP-tree结构挖掘最大长度频繁项集的算法。即对有序FP-tree的头表进行改造,增加一个max-level域,记录该项在有序FP-tree中的最大高度。挖掘时仅对max-level大于等于已有最大长度频繁项集长度的项进行遍历,不产生条件模式基,无需递归构造条件FP-tree,且计算出最大长度频繁项集的支持度。实验结果表明该算法挖掘效率高、速度快。 展开更多
关键词 最大长度频繁项集 数据挖掘 频繁项集 有序频繁模式树(fp)-tree
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