基于双向混合搜索的最大频繁项集发现算法
最大频繁项集发现是数据挖掘及应用中的一个重要问题。提出了一种新的最大频繁项集发现方法:1) 给出了一种层次结构的搜索空间组织形式,可以递归地将搜索空间分解成能够处理的独立的子空间;2) 提出一种适应性更广的双向混合(Two-Way Hybrid)搜索方法,能够在迭代早期发现尽可能多的最大频繁项集,还给出了有效的搜索空间分解及剪枝策略,使得搜索空间在迭代过程中能够最大限度地快速缩小;3) 最后,对所提出了的算法进行了计算实验与分析。
数据挖掘 最大频繁项目集 双向混合搜索 分解
陈富赞 李敏强
天津大学管理学院 天津 300072
国内会议
昆明
中文
736-741
2007-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）