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宋振超
作品数:
1
被引量:5
H指数:1
供职机构:
南京经济学院信息工程学院计算机科学与技术系
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发文基金:
安徽省高校省级自然科学研究项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
杨萍
安徽工程科技学院应用数理系
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南京经济学院
作者
1篇
宋振超
1篇
杨萍
传媒
1篇
安徽工程科技...
年份
1篇
2002
共
1
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FP-growth算法的一种改进
被引量:5
2002年
频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点.传统Apriori及其改进算法.要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集.针对Apriori算法的缺陷,HanJW(韩家炜)提出FP-growth算法,该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集,避免了产生“知识的组合爆炸”,提高了频繁项目集的挖掘效率.但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集.因而影响了频繁项目集的挖掘效率.为此,在引入F-矩阵概念之后,提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth,并对改进算法的性能进行了测试.实验结果表明,IFP-growth算法优于FP-growth.
杨萍
宋振超
关键词:
频繁项目集
FP-GROWTH算法
频繁模式树
快速挖掘算法
APRIORI算法
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