N-list算法：高效挖掘频繁项集的新方法

"一种使用N-list快速挖掘频繁项集的新算法" 在数据挖掘领域，频繁项集挖掘是一项基础且关键的任务，它对于发现数据中的模式和关联规则至关重要。本文介绍了一种新的数据表示方法——N-list，它是从FP-tree启发的PPC-tree演变而来的，专门用于存储频繁项集的关键信息。N-list数据结构的优势在于其紧凑性，它允许有共同前缀的事务共享PPC树的节点，从而节省存储空间。 基于N-list，作者们设计并实现了一个名为PrePost的高效挖掘算法。PrePost算法的主要特点是： 1. 紧凑性：N-list通过共享节点减少了存储需求，尤其是对于具有公共前缀的事务，这显著降低了数据结构的大小。 2. 高效的交集计算：在计算项目集支持度时，PrePost算法将计数转换为N-list的交集。通过有效的策略，可以将两个N-list的交集操作的时间复杂度降低到O(m+n)，其中m和n分别是两个N-list的基础项数，提高了运算速度。 3. 单路径属性：在某些情况下，PrePost可以直接在N-list的单条路径上找到频繁项集，避免了生成候选项集的过程，进一步提升了效率。 为了验证PrePost算法的有效性，研究者将其与四个最先进的频繁项集挖掘算法进行了比较，这些实验在各种真实和合成数据集上进行。实验结果显示，PrePost在大多数情况下运行速度最快，即使在数据集稀疏时，虽然内存消耗可能增加，但其速度优势仍然明显。 这篇研究论文发表在《中国科学：信息科学》2012年9月刊上，展示了N-list和PrePost算法在频繁项集挖掘领域的创新性和实用性。通过这种方式，数据挖掘的效率得到了显著提高，为后续的数据分析和决策支持提供了更快更有效的工具。这一方法不仅对数据挖掘领域，而且对依赖关联规则分析的诸多应用领域，如市场篮子分析、推荐系统等，都具有重要的理论和实际意义。