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MAXFP-Miner:利用FP-tree快速挖掘最大频繁项集

MAXFP-Miner: Mining Maximal Frequent Itemsets Efficiently by Using FP-tree

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【作者】 陈慧萍； 王建东； 叶飞跃；

【Author】 CHEN Hui-ping~(1,2), WANG Jian-dong~1, YE Fei-yue~1(1.College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China; 2.College of Computer and Information Engineering, Hehai University, Changzhou 213022, China. )

【机构】 南京航空航天大学信息科学与技术学院； 南京航空航天大学信息科学与技术学院 南京210016； 河海大学计算机信息工程学院； 江苏常州213022； 南京210016； 南京210016；

【摘要】 为提高频繁项集的挖掘效率,提出了最大频繁项集树的概念和基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法MAXFP-Miner.首先建立了FP-tree,在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率.算法分析和实验表明,该算法特别适合于挖掘稠密型及具有长频繁项集的数据集.

【Abstract】 In order to improve the efficiency of mining frequent itemsets, the concept of maximal frequent itemset tree and an efficient algorithm, MAXFP-Miner, based on FP-tree for mining maximal frequent itemsets are proposed. After the FP-tree is created , a maximal frequent itemset tree, MAXFP-tree, is built up to store all the maximal frequent itemsets. Therefore, this MAXFP-tree reduces the search space and improves the efficiency of the algorithm. The analysis on the algorithm and the results of experiment show that the algorithm is especially effective for mining dense datasets with long frequent itemsets.

【关键词】 数据挖掘； FP-tree； 频繁项集； MAXFP-tree；
【Key words】 <Keyword>Data mining； FP-tree； Frequent itemset； MAXFP-tree；
【基金】 国家973计划项目(G1999032701);江苏省自然科学基金项目(BK2002091)
  • 【文献出处】 控制与决策 ,Control and Decision , 编辑部邮箱 ,2005年08期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】181
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