动态事务数据库中最大频繁项目集的增量式更新算法

FUMFS算法优化了最大频繁项集的维护，利用已有BitMatrix和最大频繁项集，有效地更新挖掘结果。

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

基于有序FP-tree的最大频繁项集挖掘 概念提出: 完全前缀路径、有序FP-tree 有序FP-tree构建: 根据数据项所在层级建立 数据表示: 利用有序FP-tree表示数据 算法提出: MFIM算法，利用有序FP-tree中的完全前缀路径进行最大频繁项集挖掘 算法优化: 利用完全前缀路径对挖掘算法进行优化 实验结果: 对于浓密数据集中的长模式挖掘具有良好性能

关联规则挖掘是数据挖掘领域的核心任务之一。近年来，随着数据规模不断扩大，分布式数据库架构以及数据动态变化的特性对关联规则挖掘算法提出了更高的要求。本研究聚焦于 CanTree 数据结构，提出一种高效的分布式关联规则挖掘算法，并设计相应的增量更新机制以适应动态变化的数据环境。

MFWSR:数据流上的频繁闭项集挖掘算法，陶克，王意洁，数据流上频繁项集挖掘是数据挖掘有效手段之一，是相联规则挖掘的重要基础。频繁闭项集挖掘的结果更简洁而又能保留所有频繁项集的结果。

挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法，利用前缀树压缩数据存储，通过优化节点信息和节点链，直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘，避免了传统条件模式树的创建，显著提升了挖掘效率。

基于模型的事务数据关联挖掘频繁约束 本研究关注事务数据关联挖掘中的频繁约束问题。首先，回顾了相关背景知识和现有文献。接着，提出了一个基于模型的频繁约束构建方法，并设计了一种名为NB-频繁项集的挖掘算法。最后，通过实验验证了该方法和算法的有效性，并总结了研究结论。

频繁项集挖掘里，FP-Growth可以说是性价比挺高的一个算法。它不靠一遍遍地扫数据，而是搭了个叫FP 树的结构，把重要信息一次性存起来，省时又省空间。构建这棵树的时候也不复杂，先把项按频率排好，再按顺序塞进树里。最妙的是，每个频繁项都能拆出来建一棵小树，继续挖掘——这就叫条件 FP 树。嗯，递归，效率还真不错。有意思的是，Christian Borgelt写了个C 语言实现，性能蛮不错，还整了个叫FP-Bonsai的剪枝方法，能自动把没用的项砍掉，进一步加速。想拿它做点项目，比如超市购物，或者推荐系统啥的，用它来找出用户常买的商品组合，还蛮实用的。如果你想上手，可以看看他和别人的对比实验，和

我对当前的配色方案不甚满意。这种方法可以动态调整绘图中颜色的数量，确保每种颜色都清晰可见且不会重叠。