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文檔簡(jiǎn)介
1、FP-growth算法是當(dāng)前挖掘頻繁項(xiàng)目集算法中應(yīng)用最廣,并且不需要候選集的一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。但是,F(xiàn)P-growth算法在挖掘大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)存在占用內(nèi)存大和運(yùn)行速度慢的缺點(diǎn)。為了克服這些不足,本文基于FP-growth算法提出了兩種新的適合于挖掘大型數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法:EFP-growth算法和LFP-grwoth算法。
EFP-growth算法利用項(xiàng)集等價(jià)類將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的項(xiàng)集分成互不相交的子空間的性質(zhì),將一個(gè)大
2、型數(shù)據(jù)庫(kù)分解成多個(gè)投影數(shù)據(jù)庫(kù),依次在每一個(gè)投影數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行約束頻繁項(xiàng)集挖掘。算法尤其適合支持度較小時(shí)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘。分析和實(shí)驗(yàn)表明EFP-growth算法在挖掘大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)時(shí)間和空間的性能上均優(yōu)于FP-growth算法。而且,隨著數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的增大,EFP-growth算法具有更明顯的優(yōu)勢(shì)。
LFP-grwoth算法將原來(lái)的搜索空間(格)劃分成若干個(gè)更小的子空間(子格),通過(guò)子格間的迭代分解,將對(duì)網(wǎng)格P(I)的頻繁項(xiàng)集挖
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