用有序FP-tree挖掘最大频繁项集  

Mining maximal frequent itemsets using the ordered FP-tree

作　　者：于红[1] 王秀坤[1] 孟军[1] 

机构地区：[1]大连理工大学电信工程学院

出　　处：《控制与决策》2007年第5期520-524,共5页Control and Decision

基　　金：国家973预研项目(2001CCA00700);辽宁省教育厅攻关项目(05L090);大连市青年基金项目(2005J22JH038)

摘　　要：提出了完全前缀路径和有序FP-tree的概念,给出根据数据项所在的层建立有序FP-tree的方法,利用有序FP-tree表示数据.提出用有序FP-tree中的完全前缀路径进行最大频繁项集挖掘的算法——MFIM算法,该算法利用有序FP-tree中的完全前缀路径对挖掘算法进行优化.实验结果表明,该算法对于浓密数据集中挖掘长模式具有较好的性能.The ordered FP-tree and complete prefix path are proposed. A method of constructing the ordered FP-tree is presented according to the level of nodes. The ordered FP-tree is used to compress the dataset. The maximal frequent itemsets mining algorithm is presented. The complete prefix path is used to optimize the maximal frequent itemsets mining. The experiment result shows that the algorithm has better performance for the long pattern mining in density datasets.

关 键 词：最大频繁项集 有序FP-tree数据挖掘 MFIM算法 

分 类 号：TP311.133[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]