【摘 要】
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频繁项集挖掘算法研究的焦点是不断提升算法在海量数据集上的挖掘性能.其中,基于前缀树的挖掘算法FP-Growth是目前研究的焦点之一,它在挖掘性能上有很大的改进空间,因此基于
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,电子科技大学信息与软件学院
【基金项目】
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中央高校基本科研基金-电子科技大学项目(ZYGX2010J075)资助;四川省科技支撑计划项目(2012GZ0061)资助;国家自然科学基金项目(61300192)资助
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频繁项集挖掘算法研究的焦点是不断提升算法在海量数据集上的挖掘性能.其中,基于前缀树的挖掘算法FP-Growth是目前研究的焦点之一,它在挖掘性能上有很大的改进空间,因此基于数组技术的FP-Growth*与基于被约束子树的STmine等改进算法被提出.这些算法有效提升了挖掘速率,但在搜索策略与计数方式两个方面仍存在可完善的地方.本文提出基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法AFP-Growth.该算法使用新的遍历策略解决了FP-tree的项节点变换问题,完善了数组前缀树的构建过程以提升其计数效率,并且用数组前缀树代替FP-tree,减少了对树的遍历时间.通过实验验证表明,改进后的AFPGrowth算法在多数真实数据集上具有比FP-Growth*等其他高效算法更佳的挖掘性能,不仅减少了挖掘时间,也降低了内存消耗,体现了其对海量数据集挖掘的潜能.
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