基于矩阵伪投影策略的频繁项集挖掘方法

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【摘要】

：

挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题.经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈.

【作者】

：

陈凯冯全源

【机构】

：

西南交通大学

【出处】

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微计算机信息

【发表日期】

：

2005年11X期

【关键词】

：

数据挖掘关联规则频繁项集矩阵 data mining association rule frequent itemsets array

【基金项目】

：

中国科学院资助项目，四川省学术与技术带头人培养基金

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挖掘频繁项集是数据挖掘应用中关键的问题.经典的FP-growth算法利用FP-tree有效的压缩了数据集的规模,但是在挖掘过程中需要反复递归构造条件FP-tree成为限制算法效率的瓶颈.本文通过将FP-tree映射成矩阵,通过在矩阵自身上进行伪投影得到条件模式阵,避免了递归构造FP-tree,从而节约了内存消耗和计算时间.

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