基于FP-tree的关联规则挖掘算法研究与应用

摘要关联规则挖掘主要发现大量数据中数据集之间有趣的关联或相关联系,它是数据挖掘领域内的一个重要课题。频繁项集挖掘是生成关联规则的关键步骤,其效率问题是关联规则挖掘中的一大难点和热点。频繁项集可分为完全频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集三类。完全频繁项集挖掘算法将产生大量的有可能是无实际意义的频繁项集,由此产生了频繁闭项集挖掘算法,大大降低了频繁项集的数量。但当数据集变得更加稠密或支持度阈值更小时,这类算法的性能下降较快。与完全频繁项集和频繁闭项集相比,最大频繁项集的个数是最少的,所以挖掘最大频繁项集可以有效缩小问题的求解规模,对用户迅速发现和理解稠密数据集中的长频繁模式具有重要的意义。论文在F...
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