一种不产生候选集的最大频繁集快速挖掘算法  

An Algorithm for Mining Maximum Frequent Itemsets without Candidate Generation

作　　者：杨君锐[1] 赵群礼[1] 

机构地区：[1]西安科技大学计算机系,陕西西安710054

出　　处：《微电子学与计算机》2004年第11期125-128,共4页Microelectronics & Computer

基　　金：陕西省教委(重点)专项科研基金(03JS043)

摘　　要：发现最大频繁(项目)集是关联规则挖掘中的重要问题。提出一个基于频繁模式树FP-Tree(FrequentPat鄄ternTree)的快速发现最大频繁项目集算法MFP-growth(MaximumFrequentPatterngrowth),其发现过程中不需要产生候选(项目)集,从而提高了挖掘效率。由实验结果表明,此算法在发现最大频繁项目集方面具有很好的性能。Discovering maximum frequent itemsets is a key problem in mining association rules. In this paper we present an efficient algorithm MFP-growth(Maximum Frequent Pattern growth) based on frequent pattern tree(FP-Tree) for mining maximum frequent itemsets without candidate generation in the mining period, therefore it increases the mining efficiency. Our experimental result shows that MFP-growth has excellent performance in mining maximum frequent itemsets.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集 频繁模式树 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]