MS-Miner：一種新的頻繁項集挖掘算法.pdf

1、頻繁項集挖掘可以廣泛應(yīng)用在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析、入侵檢測、序列模式、分類和聚類等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中。迄今為止已經(jīng)提出了許多高效的頻繁項集挖掘算法。本文對大量頻繁項集挖掘算法進行了深入的研究，重點分析了幾種經(jīng)典模式增長算法中事務(wù)數(shù)據(jù)庫在內(nèi)存中的存儲結(jié)構(gòu)，以及各種有效的實現(xiàn)技術(shù)，并在此基礎(chǔ)之上提出了新的算法。 首先，對關(guān)聯(lián)規(guī)則和頻繁項集挖掘的相關(guān)概念、研究現(xiàn)狀及所面臨的問題進行了分析研究。并對幾種典型的頻繁項集挖掘算法進行了詳盡

2、分析，比較了它們各自的優(yōu)缺點及適用環(huán)境。 其次，對大量已有算法中事務(wù)數(shù)據(jù)庫在內(nèi)存中的存儲結(jié)構(gòu)，以及各種有效的實現(xiàn)技術(shù)進行了詳細研究，重點分析了幾種經(jīng)典模式增長算法采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和挖掘策略。 最后，對三種采用的技術(shù)-FP-Tree、FP-Array以及Bitmap-Count進行了詳盡地探討，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計出了一種新的頻繁項集挖掘算法-MS-Miner。 實驗結(jié)果表明MS-Miner算法不僅在算法執(zhí)行性能上更優(yōu)，