基于構(gòu)造鏈表的頻繁模式挖掘算法
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針對(duì)現(xiàn)有的頻繁模式挖掘算法存在建樹復(fù)雜、挖掘效率低等問題，提出一種基于構(gòu)造鏈表（ B-list）的頻繁模式挖掘（ BLFPM）算法。BLFPM使用一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B-list表示頻繁項(xiàng)集，通過連接兩個(gè)K-1頻繁項(xiàng)集的B-list可以快速得到K一項(xiàng)集的支持度，避免了多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)；針對(duì)連接兩個(gè)B-list時(shí)間復(fù)雜度高的問題，給出了一種線性時(shí)間復(fù)雜度的連接方法，提高了BLFPM的時(shí)間效率；同時(shí)，BLFPM采用集合枚舉樹代表搜索空間，并使用子集非頻繁剪枝策略，減小了頻繁模式挖掘的搜索空間，提高了算法的執(zhí)行速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與NSFI算法和prepost算法相比，BLFPM的時(shí)間效率提高約12%到29%，空間效率提高約10%到24%，對(duì)稀疏數(shù)據(jù)庫(kù)或稠密數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行頻繁模式挖掘均可以得到良好的效果。
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