基于FP-tree最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘.pdf

1、當(dāng)前關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘存在兩個(gè)問(wèn)題，第一是挖掘頻繁項(xiàng)集效率低，第二是生成規(guī)則的數(shù)量和質(zhì)量問(wèn)題。本文對(duì)基于FP-tree最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容如下： ⑴分析了最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典方法AClose算法，針對(duì)AClose算法挖掘效率低下問(wèn)題，采用基于FP-tree進(jìn)行最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。 ⑵為了基于FP-tree生成最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則，給出了頻繁最小項(xiàng)集的概念，并給出了在FP-tree上挖掘最小項(xiàng)集

2、的理論。通過(guò)這些理論，給出了基于FP-tree同時(shí)挖掘頻繁閉項(xiàng)集和頻繁最小項(xiàng)集的MFF算法。 ⑶為了提高基于FP-tree生成最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則的效率，建立了基于FP-tree的結(jié)果樹(shù)來(lái)存儲(chǔ)頻繁閉項(xiàng)集和頻繁最小項(xiàng)集，并給出了從結(jié)果樹(shù)生成最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。 ⑷算法實(shí)現(xiàn)中主要用到了四個(gè)優(yōu)化策略來(lái)提高對(duì)節(jié)點(diǎn)的搜索效率，改進(jìn)傳統(tǒng)的FP-tree節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)，將多叉樹(shù)搜索轉(zhuǎn)變?yōu)槎鏄?shù)搜索，在結(jié)果樹(shù)的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)中引入了頻繁最小項(xiàng)集