一种自顶向下挖掘长频繁项的有效方法

作者：王晓峰; 王天然; 赵越

来源：Z200401022, 2004, (01): 148-155.

• 自顶向下
• 数据挖掘
• 关联规则
• 项目约简
• 频繁项 top-down
• data mining
• associate rules
• reduction items
• frequent item

Apriori算法已经成为关联规则挖掘中的经典算法 ,被广泛地用于商业决策、银行贷款、金融保险等几乎所有的关联规则挖掘领域之中 该方法是一种自底向上的有效挖掘方法 ,对于长频繁项 (如 10 0个项目 )该方法会遇到非常耗时的巨大计算问题 采用了一种新的自上而下挖掘方法 ,提出了事务项目关联信息表、关键项目、项目约简、投影数据库等新概念 ,利用投影、约简等方法在候选项集生成过程中及时修剪重复分支 ,使算法的实际效率大为提高 ,较好地解决了长频繁项的挖掘问题 通过计算机实验和算法分析证明了这种挖掘方法的有效性和完备性 新算法的计算复杂度与项目集平均约简项长度有关 ,估计为 0 5×M3 N...

• 单位
  中国科学院沈阳自动化研究所; 沈阳化工学院