期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘算法 被引量：5
1
作者 尹远 张昌 +1 位作者 文凯 郑云俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3438-3443,共6页
在数据挖掘中,通过挖掘最大频繁项集来代替挖掘频繁项集可以大大地提升系统的运行效率。针对现有的最大频繁项集挖掘算法的运行时间消耗仍然很大的问题,提出了一种基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘(DNMFIM)算法。首先,采用了一种... 在数据挖掘中,通过挖掘最大频繁项集来代替挖掘频繁项集可以大大地提升系统的运行效率。针对现有的最大频繁项集挖掘算法的运行时间消耗仍然很大的问题,提出了一种基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘(DNMFIM)算法。首先,采用了一种新的数据结构DiffNodeset来实现求交集以及支持度的快速计算;其次,引入一种新的线性复杂度的连接方法来降低两个DiffNodeset在连接过程中的复杂度,避免了多次的无效计算;然后,将集合枚举树作为搜索空间,同时采用多种优化剪枝策略来缩小搜索空间;最后,再结合最大频繁项集挖掘算法(MAFIA)中所使用的超集检测技术来有效地提高算法的准确性。实验结果表明,DNMFIM算法在时间效率方面性能优于MAFIA与基于N-list的MAFIA(NB-MAFIA),该算法在不同类型数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。 展开更多
关键词 最大频繁项集挖掘 关联规则 集合枚举树 优化剪枝 超集检测
下载PDF
基于B-list的最大频繁项集挖掘算法 被引量：4
2
作者 张昌 文凯 郑云俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期351-354,共4页
针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI。该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集,并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小... 针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题,提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI。该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集,并采用全序搜索树作为搜索空间,然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间;最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明,BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。 展开更多
关键词 最大频繁项集挖掘 深度优先搜索 剪枝技术 超集检测
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部