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综合馆
扩展WIT-树融合Diffset策略的频繁加权项集快速挖掘算法
  • 摘要

    针对当前算法从加权项事务数据库挖掘频繁加权项集(FWI)时效率不高的问题,提出了一种基于加权项集-Tidset树结构的FWI快速挖掘算法.首先,提出了一种加权项集-Tidset树结构;然后,使用最小加权项集阈值和向下闭合性质修剪非频繁节点;最后,利用Diffset策略允许以内存有效方式快速计算项集的加权支持度.实验结果表明,当输入数据库中FWI数较大时,提出的算法明显降低了FWI挖掘时间.相比基于先验的算法,算法平均可节省99.37%的耗时;相比基于位矩阵的加权频繁项集生成算法,提出的算法可节省99.06%的耗时,明显提升了频繁加权项集挖掘效率.

  • 作者

    张亚梅  张皓  海本斋  廖晓飞  Zhang Yamei  Zhang Hao  Hai Benzhai  Liao Xiaofei 

  • 作者单位

    河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,河南新乡,453003/武汉理工大学信息工程学院,武汉,430070/华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉,430074

  • 刊期

    2015年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    频繁加权项集  数据挖掘  WIT-树  关联规则挖掘  Diffset策略  frequent weighted itemsets(FWI)  data mining  WIT-trees  association rules mining(ARM)  Diffset strategy 

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3.85.214.0