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基于Nodeset的最大頻繁項集挖掘算法

大小:1.65 MB 人氣:0 2018-03-20 需要積分:1

  遞歸遍歷、條件FP-Tree構建與超集檢測是多數基于FP-Tree最大頻繁項集挖掘算法的主要性能瓶頸。為此,提出一種基于Nodeset的最大頻繁項集挖掘算法-MFIN算法。該算法采用Nodeset數據結構對POC-Tree的節點編碼,將集合枚舉樹作為搜索空間,避免遞歸遍歷和條件FP-Tree構建的時間開銷。設計提前停止方法提高求解Nodeset交集的效率,采用父等價剪枝技術和前瞻剪枝技術縮小搜索空間。對基于MFI-Tree的投影策略進行改進,提升超集檢測的速度。實驗結果表明,MFIN算法在mushroom,pumsb,webdocs數據集上的運行時間及執行效率等總體性能明顯優于基于FP-Tree的FP-Max算法。

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