【摘 要】
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当前,数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一,引起了学术界和产业界的广泛关注.而其中关联规则挖掘在商业等领域的成功应用,使其成为数据挖掘中最成熟、最重要、
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当前,数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一,引起了学术界和产业界的广泛关注.而其中关联规则挖掘在商业等领域的成功应用,使其成为数据挖掘中最成熟、最重要、最活跃的研究内容.而频繁模式的挖掘是关联规则挖掘的基本步骤.该文在分析了在频繁模式挖掘领域经典的Apriori算法、FP-growth算法与基于互关联后继树的IRST算法的基础上,针对频繁模式挖掘的特点对互关联后继树模型进行了一定的改进,提出了间接互关联后继树簇模型(IIRSTC),并提出了基于IIRSTC的频繁模式挖掘算法.通过和FP-growth算法及原有IRST算法进行全方位的比较,可以发现间接互关联后继树簇模型在频繁项集挖掘任务中在保留了原有IRST算法的优点的同时,又在效率上比原有IRST算法取得了很大的进步,与FP-growth算法相当.IIRSTC算法和前两者一样都采用无需产生候选项集,直接构造频繁项集的方法,并都充分利用Apriori性质来提高挖掘效率.它有其独特的优点:只需要扫描一遍事务库;频繁项的挖掘只局部关联于一棵根树,内存需求小;算法简单容易理解;对IIRSTC的更新操作简单易行.同时IIRSTC模型也是一种索引事务库的通用模型,具有高效支持事务查询的能力.
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