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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何使用DiffNodeset結構進行最大頻繁項集挖掘算法概述

      如何使用DiffNodeset結構進行最大頻繁項集挖掘算法概述

      2018-12-24 | rar | 0.89 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在數據挖掘中，通過挖掘最大頻繁項集來代替挖掘頻繁項集可以大大地提升系統的運行效率。針對現有的最大頻繁項集挖掘算法的運行時間消耗仍然很大的問題，提出了一種基于DiffNodeset結構的最大頻繁項集挖掘（ DNMFIM）算法。首先，采用了一種新的數據結構DiffNodeset來實現求交集以及支持度的快速計算；其次，引入一種新的線性復雜度的連接方法來降低兩個DiffNodeset在連接過程中的復雜度，避免了多次的無效計算；然后，將集合枚舉樹作為搜索空間，同時采用多種優化剪枝策略來縮小搜索空間；最后，再結合最大頻繁項集挖掘算法（ MAFIA）中所使用的超集檢測技術來有效地提高算法的準確性。實驗結果表明，DNMFIM算法在時間效率方面性能優于MAFIA與基于N-list的MAFIA（ NB-MAFIA），該算法在不同類型數據集中進行最大頻繁項集挖掘時均有良好的效果。

      　　數據挖掘指的是挖掘大量數據之間的隱藏關系，數據挖掘的分析方法包括分類、估計預測、頻繁項集挖掘和聚類等。其中頻繁模式和關聯規則是數據挖掘的主要研究領域，Agrawal等。于1994年提出頻繁模式挖掘算法-Apriori算法，Han等于2004年提出了頻繁模式增長（Frequent Pattemgrowth，FP-growth）算法等。但如果數據庫比較龐大并且支持度閾值設置較低時，頻繁項集的數量就會非常龐大，這是頻繁項集挖掘所面臨的一個問題。

      算法 數據結構 數據挖掘
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