频繁项集的挖掘是数据挖掘中的核心问题之一,在多个关键数据挖掘任务中至关重要。引入了一种名为N-list的新型垂直数据表示形式,灵感源自于类似FP-tree的编码前缀树(PPC-tree)。N-list存储了频繁项集的关键信息,通过该数据结构,我们提出了一种高效的挖掘算法PrePost,能够有效地发现所有的频繁项集。PrePost算法的高效性源于几个关键因素:N-list的紧凑性,基于交集的项目支持计数转换,以及利用N-list的单路径属性直接发现频繁项集。我们在多种真实和合成数据集上对PrePost算法进行了实验评估,并与四种先进算法进行了比较,结果显示PrePost算法在大多数情况下表现最优。尽管在处理稀疏数据集时会消耗更多内存,但其速度仍然超群。
一种创新的基于N-list的频繁项集挖掘算法
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文档我整理了几个链接,建议先看这个 Apriori 关联规则挖掘算法,基础讲得清楚。再瞄一眼Apriori 算法详解,讲得更深入。
你要是关心性能问题,推荐你看看这个高效剪枝的版本,思路蛮实用的。还有 Java 版的示例项目哦,点这里Java
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Apriori 算法是搞关联绕不开的东西,像电商里的“买了 A 也买 B”,就是这类场景。代码结构比较简洁,核心逻辑就几个类,调试起来也方便。你只要稍微会点 Java,改改就能用。
源码里面有个简单例子,流程清晰,跑起来就能看到频繁项集和对应的关联规则。对比那些动不动就讲算法推导的教程,嗯,这份源码友好多了。
另外还有不少参考资源,如果你想深入看看别的实现方式,像支持
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