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陶利民,黄林鹏.Cherry:一种无须子集检查的闭合频繁集挖掘算法.软件学报,2008,19(2):379-388
Cherry:一种无须子集检查的闭合频繁集挖掘算法
Cherry: An Algorithm for Mining Frequent Closed Itemsets without Subset Checking
投稿时间:2006-02-21  修订日期:2006-10-10
DOI:
中文关键词:  关联规则  闭合频繁集
英文关键词:association rule  frequent closed itemset
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60673116 (国家自然科学基金)
作者单位
陶利民 上海交通大学 计算机科学与工程系,上海 200032 
黄林鹏 上海交通大学 计算机科学与工程系,上海 200032 
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中文摘要:
      通过对一些著名的闭合频繁集挖掘算法(如CLOSET+, FP-CLOSE,DCI-CLOSED和LCMv2等)的研究并结合挖掘理论分析,提出了一种新的挖掘算法Cherry,它基于FP-tree结构,并采用了新颖的Cherry Item检测技术,无须在内存中保留闭合频繁集而直接检测出会导致重复的频繁项前缀,从而极大地提高了挖掘效率.性能实验的比较和测试表明,该Cherry算法在低支持度的测试中要优于目前的一些主流挖掘算法,如LCMv2,DCI-CLOSE和FP-CLOSE等.
英文摘要:
      Through the theoretical analysis and research works on some famous mining algorithms, a new mining algorithm named Cherry is proposed in this paper. It bases on FP-tree technology and adopts a novel Cherry-Items-detecting technology. This novel technology can find those prefixes which result to the unclosed or redundant frequent itemsets without maintaining the frequent closed itemsets mined so far in the main memory. In the performance test, the Cherry algorithm is compared with other state of the art algorithms, such as FP-CLOSE, LCMv2 and DCI-CLOSE, in many synthetic and real data sets. The experimental results demonstrate that the Cherry algorithm outperforms them in low support.
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