TPN算法：基于节点集的Top-k频繁模式挖掘

"本文介绍了基于节点集的Top-k频繁模式挖掘算法(TPN)，旨在解决传统频繁模式挖掘算法在处理大量模式时效率低下的问题。通过引入Top-k策略，该算法能够控制挖掘出的频繁模式数量，提高算法执行效率。TPN算法利用节点集的概念，将数据压缩到Poc-tree数据结构中，并通过Top-k-rank表动态调整最小支持度，从而限制候选模式的生成。实验证明，TPN算法相比于ATFP和Top-k-FP-growth算法，具有更好的效率表现。" 关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个关键部分，它主要关注在事务数据库中找出不同元素之间的相关性，这些规则可以揭示用户行为模式，为商业决策提供依据。经典的Apriori算法虽然直观简单，但其多次扫描数据库和生成大量候选集的特性导致了计算资源的浪费。为了优化Apriori，学者们提出了多种改进策略，如基于哈希、采样和垂直数据的技术。 FP-growth算法由J.Han提出，通过构建高度压缩的FP树来避免候选集的生成，显著提升了挖掘效率。然而，无论使用Apriori还是FP-growth，设定合适的最小支持度阈值始终是个挑战。设置过高可能导致有价值模式丢失，而设置过低则会产生大量无用的频繁模式。 为了解决这个问题，Top-k频繁模式挖掘应运而生。它不再追求挖掘所有的频繁模式，而是专注于找到支持度最高的k个模式，从而减少了计算量，提高了运行速度。ATFP算法作为Apriori基础上的Top-k实现，通过迭代过程保持频繁模式的数量；而Top-k-FP-growth算法则是基于FP-growth的Top-k策略，通过内部阈值调整来减小FP树的生成。 本文提出的TPN算法结合了节点集和Top-k思想，通过Poc-tree数据结构压缩数据，并使用Top-k-rank表动态控制最小支持度，有效减少了候选模式的生成。实验结果显示，TPN算法在效率上优于ATFP和Top-k-FP-growth算法，这表明它在实际应用中有更高的潜力。 基于节点集的Top-k频繁模式挖掘算法(TPN)是针对传统频繁模式挖掘效率问题的一种创新解决方案。通过引入Top-k策略和优化的数据结构，TPN能够更有效地挖掘出最有价值的频繁模式，为关联规则的应用提供了更为高效的方法。