基于有序树的不确定数据最大频繁项挖掘算法

摘要：

针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题,设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree,在节点中存储元素的不同支持度,达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的.结合最大频繁项集挖掘算法MMFI的设计思想,提出了一种挖掘不确定最大频繁项集算法UMMFI算法,并采取逐层逐个的NBN策略挖掘不确定最大频繁项集.实验结果表明,UMMFI算法具有较好的时空效益和适应性.

关键词：不确定数据的最大频繁项集、不确定数据最大频繁项挖掘(UMMFI)算法、有序的压缩不确定树(SCUF-tree)、逐层逐个地处理节点(NBN)策略

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省自然科学基金20122BAB201045;国家自然科学基金41362015,61073186

在线出版日期：2016-01-14（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：145-149