论文部分内容阅读
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究方向，用于发现项集之间的关联性。FP—growth算法通过构造FP—tree产生频繁集，由于其不生成候选集从而大大降低了搜索开销，其缺点是占用大量的内存空间。基于FP—growth的算法思想，提出基于Fs—tree（频繁1-项子树）的频繁模式挖掘算法，通过将FP—tree拆分为多棵FS—tree，使算法的空间复杂度明显减小。实验表明，该算法是有效的。