FCIM：一种新的闭模式挖掘算法

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (33): 180-183.

FCIM：一种新的闭模式挖掘算法

李世松¹,柴晓辉²,宋顺林¹

1.江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江 212013
2.商丘师范学院计算机科学系,河南商丘 476000

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-11-21 发布日期:2007-11-21
通讯作者: 李世松

FCIM：new frequent closed itemset mining algorithm

LI Shi-song¹,CHAI Xiao-hui²,SONG Shun-lin¹

1.School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang,Jiangsu 212013,China
2.Department of Computer Science,Shangqiu Normal University,Shangqiu,Henan 476000,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-11-21 Published:2007-11-21
Contact: LI Shi-song

摘要/Abstract

摘要： 闭模式挖掘在关联规则挖掘算法中获得了较广的应用,提出一种新的挖掘频繁闭项目集的算法,该算法可以充分利用挖掘过程中已获取的信息,直接使用FP-Tree产生闭项目集,实验结果表明该算法是有效的。

关键词: 闭模式, 关联规则, 数据挖掘

Abstract: This paper proposes a new approach to mining the frequent closed itemsets in FP-Tree,without duplicates generation and without memory conservation.The experimental performances show that this algorithm outperforms better than other state of the art algorithms.

Key words: closed pattern, Association Rule, Data Mining

李世松¹,柴晓辉²,宋顺林¹. FCIM：一种新的闭模式挖掘算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(33): 180-183.

LI Shi-song¹,CHAI Xiao-hui²,SONG Shun-lin¹. FCIM：new frequent closed itemset mining algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(33): 180-183.

[1]	宗晓萍，陶泽泽. 基于掌握速度的知识追踪模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 117-123.
[2]	高天宇，王庆荣，杨磊. 粗糙集属性依赖度强化的应急数据挖掘模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 87-93.
[3]	马洋，赵旭俊. 基于相关子空间的多源离群检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 88-95.
[4]	张念蓬，吴旭，朱强. 基于熵的过采样框架[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 96-101.
[5]	张博文，刘智，桑国明. 基于核密度波动的异常检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 132-136.
[6]	张振海，张湘婷. 上下文感知的高铁信息服务推荐方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 231-236.
[7]	饶加旺，马荣华. 改进核密度估计的空间点密度算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 260-265.
[8]	杨葛英，沈夏炯，史先进，张磊. 以概念格为背景的关联规则可视化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 84-91.
[9]	王杰，陈志刚，刘加玲，程宏兵. 基于聚类的云隐私行为挖掘技术[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 80-84.
[10]	王子龙，李进，宋亚飞. 基于距离和权重改进的K-means算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 87-94.
[11]	纪文璐，王海龙，苏贵斌，柳林. 基于关联规则算法的推荐方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(22): 33-41.
[12]	衣俊艳，吴博雅，雍巧玲. 具有加权特性的弹性网络聚类算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(22): 55-65.
[13]	顾军华，苏鸣，张亚娟，张丹红. 基于位编码链表的快速频繁模式挖掘算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 86-93.
[14]	刘文芬，穆晓东，黄月华. 基于多分辨率网格的异常检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 78-85.
[15]	刘莉萍1，章新友1，牛晓录2，郭永坤1，丁亮1. 基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 1-9.