压缩UF-tree挖掘不确定数据频繁项

CHEN Chao-quan; HUANG Jia-huan; JIANG Yun-hui

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压缩UF-tree挖掘不确定数据频繁项

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摘要

UF-growth algorithm generated a large number of tree nodes and branches， and it needed to constantly calculate the support of candidate data items. To solve these problems， this paper proposed a new algorithm named compressed UF-tree. The algorithm change%针对UF-growth算法构造大量树节点和分支的局限性，且不断计算候选数据项支持度的不足，提出压缩UF-tree算法。压缩UF-tree算法改变建树条件：事务中数据项与树中某个分支节点的数据项匹配时，将该数据项合并到分支中；否则，从该分支节点创建新的分支，叶节点保存当前事务编号。构建单项数据项的概率向量，搜索树分支产生候选项，通过事务编号和概率向量计算候选数据项的支持度进而挖掘频繁项。通过实验对比与分析，压缩UF-tree算法可行且更高效。

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来源
《计算机应用研究》 |2014年第3期|716-719|共4页
作者
CHEN Chao-quan; HUANG Jia-huan; JIANG Yun-hui;
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作者单位

College of Information Science & Engineering;

Guilin University of Technology;

Guilin Guangxi 541004;

Chin;

College of Information Science & Engineering;

Guilin University of Technology;

Guilin Guangxi 541004;

Chin;

College of Information Science & Engineering;

Guilin University of Technology;

Guilin Guangxi 541004;

Chin;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
数据挖掘; 不确定数据; 事务; 分支; 概率向量; 频繁项;

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