压缩FP-Tree的高效搜索算法优化

本文主要探讨了"压缩FP-Tree的改进搜索算法"这一主题，发表于2015年7月的《计算机工程与设计》期刊上。针对Apriori算法在计算候选频繁项集支持数时效率低下的问题，以及FP-Growth算法在构建条件模式树过程中内存消耗大的局限，研究者吴倩和罗健旭提出了基于压缩频繁模式树（CFP-Tree）的改进搜索算法（MCPF-Tree）。 在传统的Apriori算法中，频繁项集的支持数计算是一项耗时的任务，而FP-Growth算法虽然能够通过构建频繁模式增长树来优化搜索，但在频繁模式的大量生成过程中，内存需求较高。为了克服这些问题，MCPF-Tree算法利用了Apriori算法候选集生成的思想，结合压缩频繁模式树紧凑的数据结构。该算法采取自底向上的搜索策略，通过逐层挖掘压缩频繁模式树及其子树，有效地提高了获取候选频繁项集支持数的速度。 作者们关注的是数据挖掘领域中的关联规则挖掘，特别是针对大规模数据集的处理。他们提出的改进算法旨在提升频繁模式挖掘的效率，尤其是在处理大规模数据集时的内存管理和计算性能。该算法的优化使得候选频繁项集的支持数计算更加高效，挖掘速度明显优于Apriori和FP-Growth算法。 此外，文章还提到了该研究得到了国家自然科学基金项目（61304071）和中央高校基本科研业务费专项基金项目的资助，这表明该工作得到了学术界的认可和支持。作者吴倩和罗健旭分别在数据挖掘和复杂工业过程的先进控制领域进行了深入研究，他们的研究成果对于提高数据挖掘领域的实践效率具有重要意义。 总结来说，这篇研究论文是针对数据挖掘中的性能瓶颈，提出了一种创新的算法，旨在通过压缩频繁模式树的结构优化搜索策略，以提升频繁模式挖掘的效率和内存管理。这对于大数据时代的需求响应和实时分析具有实用价值。