MFWSR数据流上的频繁闭项集挖掘算法

基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法

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。

数据挖掘 16 2024-05-31

并行频繁项集挖掘算法的优化研究

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在节点间负载不均衡、同步开销过大、通信量大等问题。针对这些挑战，提出了一种名为多次传送重新分配数据的并行算法（MRPD）。在MRPD算法中，第l步将数据库重新划分成多个组，并根据各节点的需求多次传送这些组。各节点在异步地计算完整组后，可以得到所有频繁项集。理论分析和实验结果均表明，MRPD算法在优化并行频繁项集挖掘中具有显著效果。

数据挖掘 16 2024-07-16

垂直数据格式挖掘频繁项集

垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集，进而节省CPU开销。

数据挖掘 20 2024-05-25

基于频繁项集的时态数据挖掘算法2003年

频繁项集的挖掘一直是数据里的大热门，尤其是在时态数据时。这篇文章研究了一个挺实用的算法，通过结合频繁项集和时态约束来挖掘关联规则。这种方法适合用在商品销售、股票价格预测等领域。而且，文章还贴心地给了一个股票数据的实际案例，感觉接地气。如果你对频繁项集或者关联规则感兴趣，这绝对值得一读！

数据挖掘 0 2025-06-16

Apriori基于MapReduce的频繁项集挖掘

基于 MapReduce 的 Apriori 算法代码，用 Hadoop 干了件挺实用的事儿——并行挖频繁项集。Apriori 都知道，老牌的关联规则算法了，逻辑不复杂但跑起来慢，尤其数据一大就吃不消。这个实现把它拆成Mapper和Reducer，分布式并行跑，效率高不少。你只要关注两块：第一轮用AprioriPass1Mapper把事务里的每个项都拎出来，频次都设成 1；后面AprioriReducer再来聚合，搞清楚哪些项是“热门款”。逻辑清晰，结构也干净。

Hadoop 0 2025-06-16

FP增长算法：一种高效的频繁项集挖掘技术

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

数据挖掘 12 2024-05-16

最大频繁项集快速更新算法FUMFS

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。

数据挖掘 20 2024-05-12

基于滑动时间衰减窗口的网络流频繁项集挖掘算法

网络流数据频繁项集挖掘是进行网络流量分析的基础。STFWFI 算法采用基于字典顺序前缀树 LOP-Tree 的方法进行频繁项集挖掘，并引入了更符合网络流特性的滑动时间衰减窗口模型，从而有效降低了时间和空间复杂度。此外，该算法还提出了一种基于统计分布的节点权值计算方法 SDNW，替代了传统的统计方法，提高了网络流节点估值的精确度。实验结果表明，STFWFI 算法在网络流频繁项集挖掘中表现出良好的性能。

数据挖掘 11 2024-05-20

数据挖掘论文研究基于FP-Tree的新型频繁项集挖掘算法

在数据挖掘领域，发现频繁项集是关键问题之一。提出了一种名为FP-SPMA的新型算法，基于FP-Tree结构，通过共享前缀和前瞻剪枝，显著提升了算法效率。相较于传统方法，该算法无需递归构造条件模式树，有效压缩了事务数据库。

数据挖掘 11 2024-07-17