基于互关联后继树的频繁模式挖掘研究  

Frequent Patterns Mining Algorithm Based on IRST

作　　者：申展[1] 江宝林[1] 唐磊[1] 胡运发[1] 

机构地区：[1]复旦大学计算机与信息技术系,上海200433

出　　处：《计算机工程》2004年第21期30-32,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60173027)

摘　　要：关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要的研究内容,而产生频繁模式集是关联规则挖掘的第1步工作。很多传统的频繁模式挖掘算法都需要产生候选模式集,因而效率很低。该文提出了一种不需要产生候选集,而直接构造频繁集的频繁模式挖掘算法——基于互关联后继树的频繁模式挖掘算法。实验证明,该算法具有较好的性能。An important subject of data mining is association rules mining, of which the first step is to generate frequent patterns. A lot of traditional algorithms need candidate items to generate frequent patterns, so they are inefficient. In this paper, a mining algorithm which does not generate candidate items is put forward. It is based on inter-relevant successive trees. Experiments show it is efficient.

关 键 词：关联规则 频繁模式挖掘 互关联后继树模型 数据挖掘 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]