基于堆栈模型的数据挖掘算法研究  

A Data Mining Algorithm Based on Stack Model

作　　者：刘贞[1] 张小真[1] 

机构地区：[1]西南师范大学计算机与信息科学学院,重庆400715

出　　处：《西南师范大学学报（自然科学版）》2002年第3期312-315,共4页Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition)

摘　　要：基于关联规则的数据挖掘算法的时空耗费关键主要有两个 :一个是需要对海量事务数据库进行多趟扫描 .另一个是在JOIN运算中产生了大量潜在频繁项集 .提出了利用堆栈模型动态生成频繁项集 ,每次用上次生成结果来产生新的频繁项集 ,边产生边判断 ,把满中最小信任度的频繁项集存放于链表中 ,减少了JOIN运算产生的多余项所占用的空间耗费 .利用事务压缩法来减少事务库数据规模 ,对每次扫描后的事务数据库进行优化 ,从而达到减少空间耗费和扫描规模 。In the studies of KDD,R.Agrawal had presend a theory of association rules based on the basket data,which is the famous algorithm Apriori for data mining.There are two time space expense knots of data mining algorithm based on association rule. One is scanning in the large case data base. The other one is generate large item sets by JOIN. The time space cost is very expensive. A new algorithm using stack model is presented. By stack model and case compress, we can reduce time space expense and improve efficiency.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 堆栈模型 事务数据库 频繁项集 时空耗费 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]