基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究

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基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究

徐爱萍, 刘德喜

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徐爱萍, 刘德喜. 基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 184-187.

引用本文:

徐爱萍, 刘德喜. 基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 184-187.

XU Aiping, LIU Dexi. Frequent Itemset Mining Algorithm Based on Extended Set Operators[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 184-187.

Citation:

XU Aiping, LIU Dexi. Frequent Itemset Mining Algorithm Based on Extended Set Operators[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 184-187.

基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究

徐爱萍^1,2,
刘德喜^2,3

¹ 武汉大学空间信息与数字工程研究中心,武汉市珞喻路129号,430079 ;² 武汉大学计算机学院,武汉市珞喻路129号,430079 ;³ 襄樊学院物理学系,襄樊市隆中路7号,441053

作者简介:
徐爱萍,博士生,副教授。现从事数据挖掘、自然语言理解等研究。

中图分类号: P208;TP393

Frequent Itemset Mining Algorithm Based on Extended Set Operators

XU Aiping^1,2,
LIU Dexi^2,3

¹ Research Center of Spatial Information and Digital Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;² School of Computer Sciences,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;³ Xiangfan University,7 Longzhong Road,Xiangfan 441053,China

摘要: 对传统集合操作进行了扩展,提出了基于扩展集合操作的最大频繁项集生成算法FIS-ES,并从理论上对算法的复杂度进行了详细的分析。实验表明,在最小支持度较小的情况下,FIS-ES算法比Apriori算法具有更快的挖掘速度、更少的空间占用等优点,与Apriori有很好的互补性。
- 扩展集合操作 /
- 关联规则 /
- FIS-ES算法
Abstract: The traditional set operator has been extended firstly,the FIS-ES algorithm has been presented on the basis of extended set operator.The detailed analysis about the complexity of algorithm is done in theory and experiment.It shows that the new algorithm has advantages such as more efficient and less space used in the lower minimum support condition.It is a good complementarity for Apriori algorithm.
- extended set operator /
- association rule /
- FIS-ES algorithm

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[10]	朱玉, 张虹, 孔令东. 一种基于免疫算法的空间关联规则挖掘方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(12): 1485-1489.
[11]	姬晓波, 陈蜀宇, 田东, 王荣斌. 高效可扩展的网格系统动态故障检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(10): 1046-1050.
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[16]	熊平, 朱天清, 黄天戍. 模糊关联规则挖掘算法及其在异常检测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(9): 841-845.
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基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究

徐爱萍^1,2,
刘德喜^2,3

¹ 武汉大学空间信息与数字工程研究中心,武汉市珞喻路129号,430079 ;² 武汉大学计算机学院,武汉市珞喻路129号,430079 ;³ 襄樊学院物理学系,襄樊市隆中路7号,441053

作者简介:
徐爱萍,博士生,副教授。现从事数据挖掘、自然语言理解等研究。

收稿日期: 2005-12-10
修回日期: 2005-12-10
刊出日期: 2006-02-05

中图分类号: P208;TP393

关键词:

扩展集合操作 /

摘要: 对传统集合操作进行了扩展,提出了基于扩展集合操作的最大频繁项集生成算法FIS-ES,并从理论上对算法的复杂度进行了详细的分析。实验表明,在最小支持度较小的情况下,FIS-ES算法比Apriori算法具有更快的挖掘速度、更少的空间占用等优点,与Apriori有很好的互补性。

English Abstract

徐爱萍, 刘德喜. 基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 184-187.

引用本文:

徐爱萍, 刘德喜. 基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 184-187.

XU Aiping, LIU Dexi. Frequent Itemset Mining Algorithm Based on Extended Set Operators[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 184-187.

Citation:

XU Aiping, LIU Dexi. Frequent Itemset Mining Algorithm Based on Extended Set Operators[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(2): 184-187.

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