基于双向混合搜索的最大频繁项集发现算法  

An Efficiently Algorithm Based on Two-Way Hybrid Search for Finding Maximal Frequent Itemsets

作　　者：陈富赞[1] 李敏强[1] CHEN Fuzan;LI Minqiang(School of Management,Tianjin University,Tianjin 300072)

机构地区：[1]天津大学管理学院,天津300072

出　　处：《信息系统学报》2008年第1期12-18,共7页China Journal of Information Systems

基　　金：国家自然科学基金(70571057,70771074);新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0253)。

摘　　要：本文给出了一种基于层次搜索空间的、适应性更广的双向混合(Two-Way Hybrid)搜索方法,能够在迭代早期发现尽可能多的最大频繁项集,还给出了有效的搜索空间分解及剪枝策略,使得搜索空间在迭代过程中能够最大限度地快速缩小。文中对所提出的算法进行了计算实验与分析。A new algorithm based on the two-way hybrid search and structure of multi-level search space organization for mining maximal frequent itemsets is proposed.This method can discover more maximal frequent itemsets as soon as possible.Some efficient decomposition and pruning strategies are implied in this method,which can reduce the original search space rapidly in the iterations.And experimental and analytical results are presented in the end.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 最大频繁项目集 双向混合搜索 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]