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基于互关联后继树的频繁模式挖掘研究

Frequent Patterns Mining Algorithm Based on IRST

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【作者】 申展江宝林唐磊胡运发

【Author】 SHEN Zhan,JIANG Baolin,TANG Lei,HU Yunfa (Department of Computer and Information Technology, Fudan University, Shanghai 200433)

【机构】 复旦大学计算机与信息技术系复旦大学计算机与信息技术系 上海200433上海200433上海200433

【摘要】 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要的研究内容,而产生频繁模式集是关联规则挖掘的第1步工作。很多传统的频繁模式挖掘算法都需要产生候选模式集,因而效率很低。该文提出了一种不需要产生候选集,而直接构造频繁集的频繁模式挖掘算法——基于互关联后继树的频繁模式挖掘算法。实验证明,该算法具有较好的性能。

【Abstract】 An important subject of data mining is association rules mining, of which the first step is to generate frequent patterns. A lot of traditional algorithms need candidate items to generate frequent patterns, so they are inefficient. In this paper, a mining algorithm which does not generate candidate items is put forward. It is based on inter-relevant successive trees. Experiments show it is efficient.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60173027)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2004年21期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】96
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