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基于間隔鏈表改進(jìn)的頻繁項(xiàng)集挖掘算法

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  針對(duì)PrePost算法中需要建立復(fù)雜的前序和后序編碼樹(PPC-tree)和節(jié)點(diǎn)鏈表(N-list)的問題,提出一種基于間隔鏈表( I-list)改進(jìn)的高效頻繁項(xiàng)集挖掘算法。首先,該算法采用了比頻繁模模式樹(FP-tree)更加壓縮的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)間隔編碼的頻繁模式樹( IFP-tree),無需迭代地建立條件FP-tree;其次,該算法利用更簡潔的I-list代替了PrePost中復(fù)雜的N-list,從而提高了建樹和挖掘速度;最后,對(duì)于單分支路徑的情況,該算法通過組合的方法,直接求得某些頻繁項(xiàng)集,以提高算法的時(shí)間性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:一方面,對(duì)于同一數(shù)據(jù)集在相同支持?jǐn)?shù)下挖掘的結(jié)果相同,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的正確性;另一方面,無論在時(shí)間還是空間上改進(jìn)算法的整體性能均比PrePost算法提高約10%;且對(duì)于稀疏型數(shù)據(jù)庫或密集型數(shù)據(jù)庫的挖掘都有較好的應(yīng)用。

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