【摘 要】
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频繁模式增长(FP-growth)算法是挖掘频繁项集的经典算法,解决了挖掘频繁项集时需多次扫描数据库且产生大量候选项集的问题,但大多数基于FP-growth思想的算法在生成频繁项集时
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北省大数据计算重点实验室
【基金项目】
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河北省科技计划项目(17210305D);天津市科技计划项目(15ZXHLGX00130)
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频繁模式增长(FP-growth)算法是挖掘频繁项集的经典算法,解决了挖掘频繁项集时需多次扫描数据库且产生大量候选项集的问题,但大多数基于FP-growth思想的算法在生成频繁项集时存在过程复杂、占用空间多的问题。为此,提出一种基于前序完全构造链表(PF-List)的频繁项集挖掘算法(PFLFIM)。该算法使用PF-List表示项集,通过简单比较和连接两个PF-List挖掘频繁项集,避免复杂的连接操作;使用包含索引、提前停止交集和父子等价策略对搜索空间进行优化,减少空间占用。通过实验验证,相比于FIN算法
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