基于有序树的不确定数据最大频繁项挖掘算法

作者：刘卫明; 蒯海龙; 陈志刚; 毛伊敏

来源：计算机工程与应用, 2014, (24): 145-149.

• 不确定数据的最大频繁项集
• 不确定数据最大频繁项挖掘(UMMFI)算法
• 有序的压缩不确定树(SCUF-tree)
• 逐层逐个地处理节点(NBN)策略 maximal frequent itemsets in uncertain databases
• Mining Maximal Frequent Items from Uncertain data(UMMFI) algorithm
• Sequential Compressed Uncertain Frequent pattern tree(SCUF-tree)
• Node By Node(NBN)strategy

针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题,设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree,在节点中存储元素的不同支持度,达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的。结合最大频繁项集挖掘算法MMFI的设计思想,提出了一种挖掘不确定最大频繁项集算法UMMFI算法,并采取逐层逐个的NBN策略挖掘不确定最大频繁项集。实验结果表明,UMMFI算法具有较好的时空效益和适应性。

• 单位
  江西理工大学; 江西理工大学应用科学学院; 中南大学