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陈安龙,唐常杰,陶宏才,元昌安,谢方军.基于极大团和FP-Tree的挖掘关联规则的改进算法.软件学报,2004,15(8):1198-1207
基于极大团和FP-Tree的挖掘关联规则的改进算法
An Improved Algorithm Based on Maximum Clique and FP-Tree for Mining Association Rules
投稿时间:2003-10-28  修订日期:2004-04-27
DOI:
中文关键词:  关联规则  FP-Tree  极大团  邻接矩阵  归并收敛
英文关键词:association rules  FP-tree  maximum clique  adjacency matrix  merge convergence
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60073046 (国家自然科学基金); the National Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20020610007 (国家教育部博士点专项基金); the Natural Science Foundation of Guangxi Province of China under Grant No.0339039 (广西自然科学基金)
作者单位
陈安龙 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064 
唐常杰 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064 
陶宏才 西南交通大学,计算机与通信工程学院,四川,成都,610031 
元昌安 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064
广西师范学院,信息技术系,广西,南宁,530001 
谢方军 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064 
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中文摘要:
      融合了关联规则挖掘的FP-Tree算法和图论的极大团理论的优势,做了以下主要工作:(1) 提出了用邻接矩阵的产生频繁2-项集的改进方法;(2) 提出了极大有序频繁集的概念,证明了Head关系的等价性、划分定理、局部复杂性定理和归并收敛值域定理;(3) 提出并实现了基于极大团划分的MaxCFPTree算法,扫描时间复杂性小于O(n2);(4) 做了相关实验,以验证算法的正确性.新方法缓解了项目数量巨大而内存不足的矛盾,提高了系统效率和伸缩性.
英文摘要:
      This paper integrates the advantage of the FP-Tree algorithm for mining association rules and the maximum clique theory of graph. The main contributions include: (1) An improved method to mine frequent 2-itemset by adjacency matrix is proposed. (2) The concept of maximum ordered frequent itemset is proposed, and the equivalence of Head Relation is proved as along with the theorems about Local Complexity and Merge Convergence Range. (3) The MaxCFPTree algorithm based on Maximum-clique partition is proposed and implemented with complexity O(n2). (4) The algorithms are validated by extensive experiments. The conflict between memory and huge number of items is resolved, and the system efficiency and scalability are improved.
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