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基于構(gòu)造鏈表的頻繁模式挖掘算法

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  針對現(xiàn)有的頻繁模式挖掘算法存在建樹復(fù)雜、挖掘效率低等問題,提出一種基于構(gòu)造鏈表( B-list)的頻繁模式挖掘( BLFPM)算法。BLFPM使用一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B-list表示頻繁項集,通過連接兩個K-1頻繁項集的B-list可以快速得到K一項集的支持度,避免了多次掃描數(shù)據(jù)庫;針對連接兩個B-list時間復(fù)雜度高的問題,給出了一種線性時間復(fù)雜度的連接方法,提高了BLFPM的時間效率;同時,BLFPM采用集合枚舉樹代表搜索空間,并使用子集非頻繁剪枝策略,減小了頻繁模式挖掘的搜索空間,提高了算法的執(zhí)行速度。實驗結(jié)果表明,與NSFI算法和prepost算法相比,BLFPM的時間效率提高約12%到29%,空間效率提高約10%到24%,對稀疏數(shù)據(jù)庫或稠密數(shù)據(jù)庫進行頻繁模式挖掘均可以得到良好的效果。

基于構(gòu)造鏈表的頻繁模式挖掘算法

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