【摘 要】
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针对多维多值数据特点,提出了基于FP_Growth的改进算法FP_G。FP_G算法存储结构使用有向图,增加了头结点,方便对图剪枝和遍历。针对图结构使用了新的剪枝策略,对于小于最小支
【基金项目】
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安徽省高校省级自然科学研究重点项目“基于移动客户端的教职工健康体检数据智能分析管理系统的研发”（KJ2014A038）
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针对多维多值数据特点,提出了基于FP_Growth的改进算法FP_G。FP_G算法存储结构使用有向图,增加了头结点,方便对图剪枝和遍历。针对图结构使用了新的剪枝策略,对于小于最小支持度的边直接删除,无须修改结点指针。关联规则生成时通过头结点进行深度遍历生成最大频繁模式集。实验结果表明,FP_G算法相比FP_Growth算法,在百万数量级的高维数据集上,执行时间平均节约30%左右。
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