一种新的频繁项集精简表示方法及其挖掘算法的研究

宋威; 李晋宏; 徐章艳; 杨炳儒

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一种新的频繁项集精简表示方法及其挖掘算法的研究

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频繁项集挖掘是数据挖掘研究领域的一个基本问题,其瓶颈在于频繁项集全集的结果过多,冗余现象严重.主要的解决思路是只挖掘全体频繁项集中有代表性的子集,使得这种子集或者可满足应用的需要或者可由它们导出其他项集.最大项集和闭项集便是这类解决方案中两种最典型的子集形式.在最大项集和闭项集的基础上,提出了元项集这一新的频繁项集精简表示方法.首先,证明了最大项集和闭项集都是元项集的特例,且元项集所包含的项集数目介于二者之间;其次,讨论了元项集的性质.最后,通过在闭项集挖掘算法DCI-Closed-Index的基础上引入剪枝策略,设计了一个元项集挖掘算法.实验结果表明,所提出的挖掘算法是有效的和高效的.

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来源
《计算机研究与发展》 |2010年第2期|277-285|共9页
作者
宋威; 李晋宏; 徐章艳; 杨炳儒;
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作者单位

北方工业大学信息工程学院;

北京;

100144;

北方工业大学信息工程学院;

北京;

100144;

北京科技大学信息工程学院;

北京;

100083;

广西师范大学计算机科学与信息工程学院;

广西桂林;

541004;

北京科技大学信息工程学院;

北京;

100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
数据挖掘; 关联规则; 最大项集; 闭项集; 元项集;

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