挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法

摘要：

最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法.应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低.结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法.算法构造蚁群路径图,蚁群在动态的信息素和启发式因子指导下构造局部最大频繁项集,通过新的局部更新和全局更新机制发现全局最大频繁项集.时比实验表明,算法挖掘速度快,提取率高.

关键词：数据挖掘、最大频繁项集、蚁群优化、最大最小蚂蚁系统、关联图

所属期刊栏目：47

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：161-165