【摘 要】
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为了应对巨型频繁项集的高效挖掘要求,将FP-Growth算法和空间多尺度剖分进行结合,提出一种频繁项集的精确挖掘算法.该算法首先在事务项空间多尺度剖分的基础上垂直划分事务数
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为了应对巨型频繁项集的高效挖掘要求,将FP-Growth算法和空间多尺度剖分进行结合,提出一种频繁项集的精确挖掘算法.该算法首先在事务项空间多尺度剖分的基础上垂直划分事务数据集,并且通过统计方法从整体到局部递进搜索频繁的事务项子空间;针对频繁的事务项子空间,再利用FP-Growth算法从局部到整体逐层次地挖掘与归并频繁项集,从而完成对巨型频繁项集的挖掘.借助于Matlab对所提的算法进行实现,并将其应用于规律路径挖掘的实例测试.测试结果表明,所提的算法可以有效解决稠密型长事务数据集中频繁项集挖掘时所面临的大量函数调用堆栈的问题,因而与FP-Growth算法相比具有极低的时间复杂度和空间复杂度.
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