江西省自然科学基金(0611065)
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
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- 一种基于条件矩阵的最大频繁项集挖掘算法
- 2010年
- 在数据挖掘问题的研究中,为减少候选最大频繁项集数量和降低超集存在判断的开销,为了优化算法,提出了一种基于条件矩阵挖掘最大频繁项集的算法(conditional matrix for maximal frequent itemsets,CMMFI)。将压缩频繁模式树表示的频繁项集信息投影到条件矩阵,采用最大顺序尾项排序和扩展2项集剪枝,有效削减了搜索空间,提高了算法的空间效率。使用标号数组优化超集检测的过程,减少了频繁项集比较的次数,减少了花费时间。最后,选用了两个模式长度不同的数据集,将算法与FPMax算法进行性能比较,实验结果验证了算法的有效性和优越性。
- 张炘廖频郭波
- 关键词：数据挖掘最大频繁项集
