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基于动态裁剪频繁模式树的频繁项集并发挖掘算法

宋威  刘文博  李晋宏  
【摘要】:为解决FP(frequent pattern)-growth算法中构造频繁模式树(FP树-)所带来的存储和遍历开销较大的问题,提出了一种基于动态裁剪FP树-的频繁项集并发算法Dynam ic-prune。一方面,通过记录FP树-构造过程中频繁项目计数的变化,实现了FP树-的动态剪枝;另一方面,使用并发策略达到了边构造FP树-,边挖掘频繁项集的效果。与FP-growth算法相比,Dynam ic-prune无需先构造整棵FP树-再挖掘频繁项集,节省了FP树-的存储开销。实验结果表明Dynam ic-prune在运行效率和可扩展性上均优于FP-growth算法。

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