FP-tree上的无冗余关联规则挖掘算法

"FP-tree上频繁概念格的无冗余关联规则提取，旨在解决经典关联规则挖掘算法的效率和冗余问题。通过在FP-tree结构上直接构建频繁概念格，并以此提取无冗余关联规则。算法利用FP-tree的频繁项目头表，独立地构建概念格的Hasse图，通过筛选节点并计算支持度来避免冗余。通过实例证明了这种方法的有效性。" 本文主要探讨了数据挖掘中的核心问题——频繁模式发现和关联规则提取。传统的Apriori算法及其变体虽然提高了挖掘效率，但依然存在频繁项集生成过程中产生的冗余和效率低下的问题。为解决这一问题，作者提出了一种基于FP-tree的新型算法，该算法直接在FP-tree上生成频繁概念格，从而避免了候选集的生成，减少了数据库的遍历次数。 在FP-tree基础上构建的概念格，是一种更为高效的数据结构。它通过支持度计数约束构建Hasse图，每个节点包含了频繁项集及其相应的支持度信息。Hasse图简化了频繁项集之间的关系表示，使得从图中直接提取无冗余关联规则成为可能。通过仅扫描所有叶子节点，就能生成满足条件的关联规则，这大大降低了规则的冗余性，提高了规则的实用性。 在实际应用中，当支持度和置信度阈值降低时，传统算法会生成大量冗余规则，影响了规则的可理解和应用性。而本文提出的算法在降低冗余方面表现优秀，使得挖掘出的关联规则更加精炼，更利于用户理解和应用。 此外，概念格作为一种强大的分析工具，能够揭示对象和属性之间的复杂关系。它在数据挖掘中具有广泛的应用前景，特别是在知识发现和信息提取领域。通过将FP-tree与概念格相结合，算法在保持高效的同时，还能提供更高质量的知识，对于提升数据挖掘的准确性和实用性具有重要意义。 这篇论文研究了一种新的关联规则提取方法，即在FP-tree上构建频繁概念格以提取无冗余关联规则。这种方法不仅优化了挖掘过程，减少了数据库访问，还有效地解决了冗余规则的问题，提高了关联规则的实用价值。