基于FP-tree的高效频繁模式挖掘算法

"本文提出了一种改进的频繁模式挖掘算法，该算法基于FP-tree的Apriori算法，通过连接预处理、ECP-tree结构的构建以及支持交互式和增量挖掘来提高挖掘效率。实验结果表明，改进算法在UCI数据库上的表现优于传统方法，频繁模式挖掘速度有显著提升。" 在数据挖掘领域，频繁模式挖掘是一种核心技术，用于发现数据集中频繁出现的项集。传统的Apriori算法虽然有效，但在面对大规模数据时，其效率问题日益突出。为了解决这个问题，本文提出了一种创新的方法，主要包含以下几个方面的改进： 1. **连接预处理**：在Apriori算法的连接步骤中，引入了连接预处理过程。这一步骤旨在减少无用的事务连接，通过预先处理，可以避免不必要的计算，从而提高算法的整体效率。 2. **ECP-tree结构**：对CP-tree（Compact Pattern tree）进行了扩展，构建了ECP-tree（Extension of Compact Pattern tree）。ECP-tree是一种新型的紧凑前缀树结构，只需要一次数据库扫描即可建立，极大地减少了数据处理的时间。此外，ECP-tree不仅保持了数据的紧凑性，还支持了两种重要的挖掘模式——交互式挖掘和增量挖掘。交互式挖掘允许用户在挖掘过程中实时调整参数或策略，而增量挖掘则能够在数据流动态变化时有效地更新频繁模式。 3. **与APFT算法结合**：改进后的连接预处理和ECP-tree结构被整合到APFT（Apriori with FP-tree）算法中，形成了一个更高效的频繁模式挖掘框架。这种方法优化了传统Apriori的迭代过程，减少了事务处理的复杂性。 实验部分，该研究使用了UCI数据库中的两个数据集，对比了改进算法与传统方法的性能。结果显示，改进算法在频繁模式挖掘的速度上有显著提升，验证了其在实际应用中的高效性和实用性。 这种改进的频繁模式挖掘算法通过创新的数据结构和处理流程，提高了挖掘效率，尤其在大数据环境下的表现更为优越。这一工作对于优化数据挖掘过程，提升数据分析速度，以及在实时和动态数据场景中的应用具有重要价值。