一次扫描构建的FP-tree快速算法：提升关联规则挖掘效率

本文主要探讨的是"基于FP-tree的快速构建算法"，发表于2011年的计算机应用领域。FP-tree是一种用于频繁模式挖掘的数据结构，特别适用于关联规则分析，其构建效率直接影响到挖掘性能。作者陈治平、谭义红、李学勇和陆安道针对数据库访问频度对关联规则挖掘的影响，提出了一个创新的构建策略。 在传统的FP-tree构建过程中，可能需要多次扫描数据库，这无疑增加了计算开销。该快速构建算法的核心在于优化项头表（Item Entry Table, IET）的管理和FP-tree的结构。算法首先动态调整IET中的项目顺序，确保它们与数据库中的数据项出现频率相匹配，这样可以减少不必要的数据访问，提高效率。同时，算法还关注FP-tree中项目节点的排序问题，当FP-tree中的项目顺序与IET不一致时，会实时修正，确保数据结构的一致性。 此外，为了进一步减少冗余，算法还引入了非频繁项的剔除机制，只保留频繁项的项节点。这一操作简化了FP-tree的结构，减少了存储空间需求，提升了构建速度。整个构建过程仅需一次数据库扫描，极大地提高了关联规则挖掘的性能。 实验部分，作者通过实际测试验证了这个快速构建算法的有效性。结果显示，相比于传统方法，新算法在时间和空间效率上都有显著提升，尤其在大数据集上的表现更为明显。因此，这项工作对于优化大规模数据处理中的关联规则挖掘具有重要的理论和实践价值。 基于FP-tree的快速构建算法是一项针对数据库访问频度优化的创新技术，它通过改进数据结构的组织和管理，降低了关联规则挖掘的时间复杂度，为高效的数据挖掘提供了一种实用工具。