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基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法
频繁项集 高频繁模式树（FP-Tree） 共享前缀
2009/10/12
在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题，而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法－FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库，通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集，无需递归构造条件模式树，算法性能有明显的提高。
在单向FP-tree上挖掘频繁闭项集
频繁闭项集 单向FP-tree 被约束子树
2009/7/6
频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整的、最小表示。针对稠密数据集，提出一种基于单向FP-tree的频繁闭项集挖掘算法Unid_FP-FCI。该算法在挖掘过程中只生成被约束子树，而它是一种虚拟的树结构，在原有的单向FP-tree基础上用三个很小的数组来表示，因而避免了以往算法需递归构造条件FP-tree来计算频繁闭项集的弊端，极大地降低了内存空间和时间开销，提高了挖掘效率。
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改进的基于FP-tree的频繁项集挖掘算法
据挖掘 关联规则 频繁项集
2009/6/17
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进行频繁项集挖掘的FP-growth+算法，提高了算法的效率。最后的实验证明了该算法的有效性。
基于FP-tree的多层关联规则快速挖掘算法
数据挖掘 多层关联规则 频繁模式树 修补项
2009/4/27
研究了多层关联规则挖掘的理论和方法，提出了一种基于FP-tree的快速挖掘算法FAMML_FPT。该算法不仅实现了同层次关联规则的挖掘，也能实现跨层次关联规则的挖掘，其中引入了修补项、跨层修补项的概念，以便从低到高逐层建立FP-tree，有效减少了扫描数据库的次数，且不用产生大量的候选项集，提高了数据挖掘的效率。
一种新的高效生成FP-Tree条件模式基的算法
数据挖掘 关联规则 繁模式增长 条件模式基
2008/12/18
FP-Tree模式的提出，提高了挖掘效率，是关联规则挖掘史上的一个历程碑。频繁模式增长算法在求取条件模式基时，重复遍历FP-Tree的路径，造成了性能上的浪费。针对此问题，提出一种解决方法，即在遍历FP-Tree每条由叶子到根路径过程中，依次将路径上的所有结点对应项的条件模式基信息求出并保存，避免了同一路径的重复遍历。理论分析和实验结果表明，修改后的算法的性能明显优于原算法。
基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法
2007/11/2
AbstractMining maximum frequent itemsets is a key problem in many data mining application. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candi...
基于极大团和FP-Tree的挖掘关联规则的改进算法
2007/11/2
AbstractThis paper integrates the advantage of the FP-Tree algorithm for mining association rules and the maximum clique theory of graph. The main contributions include: (1) An improved method to mine...
基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集
2007/11/2
Yan YJ, Li ZJ, Chen HW. Efficiently mining of maximal frequent item sets based on FP-Tree. Journal of Software,
2005,16(2):215-222.http://www.jos.org.cn/1000-9825/16/215.htm摘要
最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的...