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基于排序FP-树的频繁模式高效挖掘算法

An Efficient Frequent Patterns Mining Algorithm Based on Sorted FP-Tree

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【作者】 秦亮曦李谦史忠植

【Author】 QIN Liang-Xi;LI Qian;SHI Zhong-Zhi Key Lab of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080 Graduate School of Chinese Academy of Sciences. Beijing 100039 College of Computer and Information Engineering, Guangxi University, Nanning 530004

【机构】 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院研究生院中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京 100080 中国科学院研究生院 北京 100039 广西大学计算机与信息工程学院 南宁 530004北京 100039北京 100080

【摘要】 FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一。在FP-growth算法中,FP-树及条件FP-树的构造和遍历占了算法绝大部分的时间,如果能减少这方面的时间,则有望进一步改善算法的效率。本文给出了一个频繁模式挖掘算法SFP-growth。算法通过将FP-树有序化及采用高效排序算法等措施来提高FP-树构造的效率,从而使算法达到较高的效率。实验结果表明,SFP-growth是一个高效的频繁模式挖掘算法,其性能优于Apriori、Eclat和FP-growtn算法。

【Abstract】 FP-growth is a high performance algorithm for mining frequent patterns. In FP-growth algorithm, it costs most of the time in constructing and traversing the FP-tree and conditional FP-tree. If we can reduce the time con- suming in tree construction and traversing, then the performance can be improved. In this paper, an improved algo- rithm, SFP-growth, is presented. The algorithm adopts sorted FP-trees to store the main information of the transac- tions. It also uses an efficient sorting algorithm and other techniques in the construction of trees. The experimental result shows that SFP-growth is an efficient algorithm, it outperforms Apriori, Eclat and FP-growth algorithm.

【基金】 国家自然科学基金(90104021,60173017)
  • 【文献出处】 计算机科学 ,Computer Science , 编辑部邮箱 ,2005年04期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】38
  • 【下载频次】230
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