基于FP-樹的關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術可以從數(shù)據(jù)倉庫中的歷史數(shù)據(jù)里提取出有價值的信息。關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘是其中一個重要研究方向，挖掘的關鍵是選取恰當?shù)乃惴ǎ惴ǖ膬?yōu)劣直接影響到挖掘的效率。迄今為止已提出許多關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，大多在單維布爾型關聯(lián)規(guī)則挖掘的Apriori算法基礎上進行改進，F(xiàn)P-樹技術就是其中的典型。 本文對關聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行了研究。首先對數(shù)據(jù)挖掘技術做了簡要描述，其次對Apriori算法和FP-增長算法進行了系統(tǒng)的分析和總結，討論了提高有

2、效性的策略。在此基礎上，提出了一組結合FP-樹和FP-數(shù)組技術的改進算法。 對于頻繁項集挖掘，在FP-增長算法基礎上提出了一種FPgrowth*改進算法，通過改變存儲方式，增加FP-數(shù)組結構，減少建立條件FP-樹時所需的掃描次數(shù)，省略了FP-樹的遍歷時間；對于最大頻繁項集挖掘，在FP-樹結構的基礎上提出了MFI-樹結構，并結合MFI-樹結構與FP-數(shù)組技術提出了FPmax*算法，用MFI-樹保存已發(fā)現(xiàn)的MFI路徑，同時為條件FP