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基于構(gòu)造鏈表的頻繁模式挖掘算法

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  針對(duì)現(xiàn)有的頻繁模式挖掘算法存在建樹復(fù)雜、挖掘效率低等問題,提出一種基于構(gòu)造鏈表( B-list)的頻繁模式挖掘( BLFPM)算法。BLFPM使用一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B-list表示頻繁項(xiàng)集,通過連接兩個(gè)K-1頻繁項(xiàng)集的B-list可以快速得到K一項(xiàng)集的支持度,避免了多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù);針對(duì)連接兩個(gè)B-list時(shí)間復(fù)雜度高的問題,給出了一種線性時(shí)間復(fù)雜度的連接方法,提高了BLFPM的時(shí)間效率;同時(shí),BLFPM采用集合枚舉樹代表搜索空間,并使用子集非頻繁剪枝策略,減小了頻繁模式挖掘的搜索空間,提高了算法的執(zhí)行速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與NSFI算法和prepost算法相比,BLFPM的時(shí)間效率提高約12%到29%,空間效率提高約10%到24%,對(duì)稀疏數(shù)據(jù)庫(kù)或稠密數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行頻繁模式挖掘均可以得到良好的效果。

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