LFP-growth：一种基于格的高效频繁项集挖掘算法

"这篇论文是2013年发表在湖南大学学报(自然科学版)上的，主题聚焦于数据挖掘中的频繁项集挖掘算法优化。文章提出了一种名为LFP-growth的新算法，该算法旨在解决随着数据库规模增大或支持度阈值降低，FP-growth算法效率下降的问题。LFP-growth算法利用等价关系将搜索空间划分为小的子空间（子格），并通过迭代分解，将原本在全网格上的频繁项集挖掘转换为在多个子格并集上的约束挖掘，从而提高效率。实验和理论分析证实，LFP-growth在处理大规模数据库时，无论在时间还是空间性能上都优于FP-growth算法。关键词涉及数据挖掘、FP-树、频繁项集和格结构。" 在数据挖掘领域，频繁项集挖掘是一项核心任务，用于发现数据库中频繁出现的项组合。FP-growth算法是一种经典的挖掘频繁项集的方法，它通过构建FP-树来压缩交易数据，然后在树结构中进行模式增长。然而，随着数据库大小的增加或支持度阈值的降低，FP-growth的效率会显著下降，因为它需要遍历整个树结构来挖掘频繁项集。 LFP-growth算法则是对FP-growth的改进，其核心思想是利用数据的等价关系将原始的搜索空间——一个格结构，划分为多个子格。每个子格包含一组等价类，这些等价类具有相同的前缀，这大大减少了需要处理的数据量。通过迭代分解子格，LFP-growth算法能够在每个子格上独立地挖掘频繁项集，然后将结果合并。这种方法不仅降低了单次遍历的空间复杂性，还通过并行化处理不同子格，可能进一步提升挖掘速度。 在实际应用中，这种优化对于处理大规模数据集尤其重要，因为时间和空间效率直接影响到算法的实用性和可扩展性。实验结果证明，LFP-growth在处理大型数据库时，无论是从运行时间还是内存占用上，都优于传统的FP-growth算法，这使得它成为大数据环境下的更优选择。 此外，LFP-growth算法的提出也体现了数据挖掘领域不断追求效率优化的趋势，尤其是在面对海量数据时，如何有效地挖掘有价值的信息是一项持续的挑战。该算法的贡献在于提供了一种新的策略，即通过对搜索空间的精细划分和迭代处理，来应对这一挑战，为后续的算法设计提供了新的思路。