【摘 要】
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FP-growth算法只能处理较小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。对此,对FP-growth算法的挖掘过程进行改进,提出一种基于SOM(self-organizing map)划分的FP-growth算法。
【基金项目】
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国家自然科学基金重点支持项目(U150120175)
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FP-growth算法只能处理较小数据集,在面对海量数据集时显得无能为力。对此,对FP-growth算法的挖掘过程进行改进,提出一种基于SOM(self-organizing map)划分的FP-growth算法。在数据预处理阶段,将原始数据中的每条事务标准化为相同维度的数据;考虑到大数据集较难处理的问题,首先利用系统抽样方法从大数据集中抽取出具有代表性的样本;由于包含频繁项的事务具有较小的欧氏距离,再对样本进行SOM聚类分析;根据聚类结果,将大数据集分成若干个子集,在各个子集上并行进行FP-growth
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