一种基于本地分区的挖掘算法研究

作者：韩天鹏; 王峰数据挖掘频繁项集partition算法

摘要：在频繁项集挖掘中减少数据库扫描次数是核心工作之一.本文提出一种利用本地支持信息来计算频繁项集的改进分区方法,在此基础上只需对数据库扫描一次.由于改进算法不进行第二次数据库扫描,仅使用从分区获得的本地支持的原因,使得频繁项集的挖掘准确率有一定的误差,但实验结果表明,误差在可控范围内.改进算法与Apriori、FP-growth和Partition算法相比,总体时间复杂度得到降低;内存使用和数据库访问时间减少,有一定的优越性.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社