【摘 要】
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当前关联规则挖掘存在两个问题,第一是挖掘频繁项集效率低,第二是生成规则的数量和质量问题。针对这些问题,对基于FP-tree最小无冗余关联规则挖掘方法进行了研究,主要研究工
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当前关联规则挖掘存在两个问题,第一是挖掘频繁项集效率低,第二是生成规则的数量和质量问题。针对这些问题,对基于FP-tree最小无冗余关联规则挖掘方法进行了研究,主要研究工作有:分析了最小无冗余关联规则挖掘经典方法AClose算法,针对AClose算法挖掘效率低下问题,采用基于FP-tree进行最小无冗余关联规则挖掘。为了基于FP-tree生成最小无冗余关联规则,给出了频繁最小项集的概念,并给出了在FP-tree上挖掘最小项集的理论。通过这些理论,给出了基于FP-tree同时挖掘频繁闭项集和频繁最小项集的MFF算法。为了提高基于FP-tree生成最小无冗余关联规则的效率,建立了基于FP-tree的结果树来存储频繁闭项集和频繁最小项集,并给出了从结果树生成最小无冗余关联规则的算法。算法实现中主要用到了四个优化策略来提高对节点的搜索效率:改进传统的FP-tree节点结构,将多叉树搜索转变为二叉树搜索,在结果树的节点结构中引入了频繁最小项集域,对FP-tree和结果树建立哈希索引。通过理论分析和实验证明了算法的可行性,实验证明了MFF算法在性能上优于AClose算法。最后对基于FP-tree挖掘最小无冗余关联规则存在的不足之处阐述了进一步的工作。
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