【摘 要】
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随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少,频繁模式的数量将以指数形式增长,FP-growth算法运行的时空效率将大为降低.本文提出一种基于格的快速频繁项集挖掘算法LFP-growth,
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,抚州职业技术学院信息工程系,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61072121）,湖南省自然科学基金资助项目（12JJ2035）,＂中央高校基本科研业务费＂资助项目
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随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少,频繁模式的数量将以指数形式增长,FP-growth算法运行的时空效率将大为降低.本文提出一种基于格的快速频繁项集挖掘算法LFP-growth,算法利用等价关系将原来的搜索空间（格）划分成若干个较小的子空间（子格）,通过子格间的迭代分解,将对网格P（I）的频繁项集挖掘转化为对多个子格的并集进行的约束频繁项集挖掘.实验结果和理论分析表明,在挖掘大型数据库时,LFP-growth 算法的时间和空间性能均优于FP-growth算法.
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