基于元素增長搜索策略的頻繁閉模式挖掘算法的研究與實現.pdf

1、隨著數據庫技術的飛速發(fā)展以及人們獲取數據手段的多樣化，人類所擁有的數據急劇增加，如何從規(guī)模越來越大的數據庫中提取出人們感興趣的信息以及知識，即數據挖掘技術早已成為計算機科學的熱門研究領域。關聯(lián)規(guī)則挖掘是數據挖掘研究領域中的重要分支，用于挖掘反映數據庫中一組數據項之間的某種潛在關系的規(guī)則，具有重要的研究價值以及應用價值。
　　 頻繁模式挖掘技術是關聯(lián)規(guī)則挖掘技術中的關鍵步驟，其效率對整個關聯(lián)規(guī)則挖掘的效率起著決定作用。以往的研究工

2、作主要集中在基于深度優(yōu)先搜索策略的挖掘算法的研究上，而對其它搜索策略下的挖掘算法以及頻繁模式存儲結構的研究很有限。針對以上的研究現狀，本文首先提出了兩種新的存儲頻繁模式的數據結構：后綴樹和有序圖，并且提出了在后綴樹和有序圖上進行集合的查找、添加以及刪除操作的算法，經實驗證明，這兩種存儲的結構的性能優(yōu)于以往的頻繁模式存儲結構。本文還提出了一個新的挖掘頻繁閉模式的算法：EISAM算法。EISAM算法沒有采用傳統(tǒng)的深度優(yōu)先或廣度優(yōu)先的搜索策略

3、，而是提出了一種新的搜索策略：元素增長搜索策略，從而使算法具有增量維護的特性。為了進一步提高算法的性能，還提出了高效的削減策略以及預處理優(yōu)化技術，使算法具有更加廣泛的適用性。實驗結果表明，EISAM算法的性能優(yōu)于以往的頻繁閉模式挖掘算法。
　　 本文首先對相關背景知識以及以往的研究工作進行簡要介紹，然后提出后綴樹和有序圖的存儲結構以及有關操作的算法，接著提出了基于元素增長搜索策略的EISAM算法，最后通過實驗測試了提出的存儲結構