FP—Tree相关论文
对于频繁项集挖掘，采用一种FP-数组技术来减少FP—tree的遍历时间，减少数据集的扫描次数，在此基础上提出了一种基于FP—tree进行频繁......
针对电子商务推荐销售的需求和FP-Growth算法不产生候选集的特性，提出利用FP-Growth算法，运用VC＋＋程序开发工具，对某一电商卖家的数据进......
关于多级关联规则挖掘方面的研究到目前为止还非常有限，尤其是在减少所需存储空间、产生有效规则、缩短计算时间方面还有很多工作要......
提出了对绩效管理关键绩效指标（KPI）的确定中挖掘最大频繁集的一种方法。该方法采用了位图数据格式；根据绩效管理中数据的特点，由用户......
关联规则挖掘由于表达形式简洁、易于解释和理解已成为数据挖掘中的研究热点，对关联规则的研究具有重要的理论价值和现实意义。文章......
在对逆向FP—tree的研究基础上提出了逆向索引FP—tree挖掘频繁项集的算法。该算法构造了逆向索引FP—tree，通过寻找扩展频繁项集与......
对基于关联规则的FP—growth算法进行了深入研究，针对其应用在推荐系统会产生重复推荐的问题，对算法进行了改进，提出了一种FP—growth......
Fp—growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快，应用最广，并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法但是，Fp—growth算法也存在......
文章通过对FP—Growth算法分析，提出的改进算法能有效地减少需遍历的树的节点数，从而降低了时间开销。实验表明：改进算法能明显地提高......
针对SFP算法在其构造频繁模式树时需扫描数据库两次，算法效率较低的问题，首先提出了一种局部重构树结构OFP，该结构在构造频繁模式时只......
挖掘数据流中频繁项集的技术是当前研究的热点之一．笔者借鉴数据模型FP-tree的结构，提出改进的适应挖掘数据流完全频繁项集的方法：FP-......
生成用于预测的关联规则，现有算法生成的关联规则中许多是不必要的。利用分治策略和基于频繁闭子集的FP—TREE生成一种特殊的关联规......
关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容，最大频繁模式挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一。针对已有的最大频繁模式挖掘算......
