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教授
博士生导师
硕士生导师
性别:女
毕业院校:日本九州大学
学位:博士
所在单位:控制科学与工程学院
办公地点:创新园大厦B601
联系方式:minhan@dlut.edu.cn
电子邮箱:minhan@dlut.edu.cn
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挖掘事务间频繁闭项集的高效率算法
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论文类型:期刊论文
发表时间:2008-09-15
发表刊物:控制与决策
收录刊物:Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD
卷号:23
期号:9
页面范围:994-998
ISSN号:1001-0920
关键字:数据挖掘 关联规则 事务问频繁闭项集
摘要:事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务问频繁项集的数量随滑 动时同间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点.提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形武压缩事务,从而提高支持度的计算效事.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率.