基于B-list的最大频繁项集挖掘算法
Maximal frequent itemset mining algorithm based on B-list
1. 重庆邮电大学 通信与信息工程学院通信新技术应用研究中心, 重庆 400065
2. 重庆信科设计有限公司, 重庆 401121
摘要
针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题，提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI。该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集，并采用全序搜索树作为搜索空间，然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间；最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明，BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0873
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 351-354
文章编号: 1001-3695(2019)02-008-0351-04
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
张昌, 文凯, 郑云俊. 基于B-list的最大频繁项集挖掘算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 351-354. (Zhang Chang, Wen Kai, Zheng Yunjun. Maximal frequent itemset mining algorithm based on B-list [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 351-354. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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