CORC  > 清华大学
一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法
侯俊杰 ; 李春平 ; Hou Junjie ; Li Chunping
2010-06-09 ; 2010-06-09
关键词频繁模式 模式增长 映射数据库 分治策略 frequent pattern pattern growth projected database divide-and-conquer TP311.13
其他题名A pattern growth algorithm for frequent patterns mining
中文摘要提出了一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法(简称为PGMiner算法).这种算法是一种深度挖掘的算法,不产生任选项集,便于发现较长的模式,避免了Apriori和FP-growth方法存在的问题.通过一种简单的索引结构在映射数据库中不断地增加模式长度.这种索引结构占用较少的内存,使得这种基于内存的算法有很高的执行效率.采用现实数据集以及IBM人工数据集对PGMiner算法进行测试.试验结果显示,对于一般类型的特别是较为稀疏的数据集,PGMiner算法比Apriori和FP-growth方法有更好的性能.; A pattern growth algorithm for frequent patterns mining(called PGMiner algorithm) is presented.An indexing structure is adopted to grow the pattern length in a projected database,which may reduce the CPU time and save the memory consuming.The algorithm presedted in this paper is tested versus other algorithms on real world datasets and IBM artificial datasets.The empirical results illustrate that the PGMiner algorithm performs better than Apriori and FP-growth method when processing sparse data datasets that may contain long patterns.
语种中文 ; 中文
内容类型期刊论文
源URL[http://hdl.handle.net/123456789/56467]  
专题清华大学
推荐引用方式
GB/T 7714
侯俊杰,李春平,Hou Junjie,等. 一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法[J],2010, 2010.
APA 侯俊杰,李春平,Hou Junjie,&Li Chunping.(2010).一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法..
MLA 侯俊杰,et al."一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法".(2010).
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