基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

摘要：

由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据集的全部频繁项集非常困难,解决方案之一是挖掘最大频繁项集.集合枚举树是最大频繁项集挖掘算法中常用的数据结构,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作是集合枚举树的搜索过程.为缩小集合枚举树的搜索空间,采用宽度优先和深度优先相结合的混合搜索策略,提出了一种新的最大频繁项集的挖掘算法Index-MaxMiner.该算法首先设计了索引数组这种新的数据结构,并给出了一个基于二进制位图技术的索引数组的计算方法.通过为每个频繁项增加包含索引, Index-MaxMiner利用一次宽度优先搜索得到了候选最大频繁项集,使集合枚举树的第一层结点个数大幅度减少.然后在候选最大频繁项集中通过深度优先搜索,得到全部最大频繁项集,从而实现了集合枚举树的跳跃式搜索,大大缩小了搜索空间.实验结果表明,该算法可有效提高最大频繁项集的挖掘效率.

关键词：数据挖掘、关联规则、最大频繁项集、索引数组、集合枚举树

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部科技成果重点推广计划2003EC000001

在线出版日期：2007-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：146-149