基于FP-growth的前后部项约束关联规则改进算法
李赞
王朝霞
孟月昊
隋昊
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摘要：为解决项约束关联规则挖掘算法未考虑用户感兴趣的项属于规则前部还是后部,而导致生成大量冗余关联规则的问题,论文提出了一种基于FP-growth的前后部项约束关联规则挖掘算法,该算法先对用户感兴趣的规则前后部项进行标记,构成约束条件.然后对事务集进行筛选,压缩事务空间,简化FP-tree建立,最终挖掘出有效的频繁项集和关联规则.实验结果表明该算法与其他项约束关联规则算法相比,运行时间较低,减少了冗余关联规则的数量,且具有较好的规模增长性.
关键词：项约束FP-growth关联规则数据挖掘
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：中国博士后科学基金项目(2014M562589)全军后勤科研计划项目(AS214R002)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 21-26 )
英文信息