基于矩阵的频繁项集挖掘算法研究

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1、兰州大学硕士学位论文基于矩阵的频繁项集挖掘算法研究姓名：王洪波申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：陈晓云20070601两’叮矢乎基于矩阵的频繁项集挖掘算法研究兰州大学硕士学位论文摘要关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支，它反映的是大量数据中间内在的关联联系，其目的是找出满足最小支持度和最小置信度要求的强关联规则。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤，也是数据挖掘的热点和难点问题。可见，频繁项集挖掘是一个具有重要理论意义和广阔应用前景的研究课题。频繁项集挖掘算法研究。本文在对关联规则挖掘问题简述的基础上，深入地探讨了典型的频繁项集挖掘算法Apriori和FP．

2、Growth，并关注了几种改进的频繁项集挖掘算法，介绍了频繁项集挖掘问题的最新扩展。基于矩阵改进频繁项集挖掘。本文提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法。该算法汲取了经典频繁项集挖掘算法的基本思想，引入了一种新的数据结构：IMoFI。该算法采用类似指针原理的间接寻址方式的索引技术，对位图模式存储的候选项集矩阵进行了内部编码，使矩阵IMoFI的元素不仅仅描述某个特定的频繁项目在某事务中的出现，而且描述频繁项目下次出现时所在事务的序号。结合辅助向量AV的使用，算法避免了候选项集的重复存储，有效地压缩了矩阵IMoFI的存储代价。通过以上改进，该算法为快速搜索频繁项目集合提供了

3、非常有效的方法，从而提高了频繁项集挖掘的效率。本文在．NET环境下，用C牾言实现了该算法，并令其与经典的频繁项集挖掘算法进行了比较，发现该算法在短模式数据上具有良好的性能，并对该算法提升挖掘性能的原因进行了归纳。关键词：数据挖掘、关联规则、频繁项集挖掘萄计r虫害基于矩阵的频繁项集挖掘算法研究兰州大学硕士学位论文AbstractAssociationrulesisanimportantbranchofdatamining．Itreflectstheinnerrelationshipofamassofdata．Itsgoalistofindallstrongassociatio

4、nrulessatisfyingminimalsupportandminimalconfidence．Frequentitemsetsminingisnotonlytheprimarystepofassociationrulesmining，butalsoahotanddifficultproblemofdatamining．Itisobviousthatfrequentitemsetsminingisaresearchsubjectofimportanttheorymeaningandofwideoudookforapplication．Researchonfrequen

5、titemsetsminingalgorithm．Inthispaper，basedonthebriefstudyofassociationrulemining，wetakeanin-depthstudyontypicalfrequentitemsetsminingalgorithms，suchasAprioriandFP—Growth．Thenwepayattentiontosomeimprovedfrequentitemsetsminingalgorithm，introducelatestextendedproblemoffrequentitemsetsmining．I

6、mprovingfrequentitemsetsminingalgorithmbasedonmatrix．Thispaperputsforwardallimprovedalgorithmbasedonmatrixforminingfrequentitemsets．Thealgorithmabsorbsthelo#cofclassicalalgorithms，importsanewdatastructure：IMoFI．Thealgorithmnsesindirectaddressingindextechniquesimilartopointertomakebitmapmat

7、rixfilledwithfrequentitemsbeinnercoded．TheelementsofmatrixIMoFIaremadetodescribetwomeaning：occurrenceofsomefrequentiteminacertMntransactionandtheorderoftransactioninwhichsomefrequentitemnextappears．WithAVbeingused，thealgorithmmakescandidatesetsvoidappearingrep