粒度计算优化的频繁闭项目集挖掘算法

"基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘 (2014年) - 提出了一种新的算法，结合粒度计算的概念，优化了传统频繁闭项目集挖掘的效率，减少了内存、CPU开销及I/O成本。" 在关联规则挖掘中，频繁闭项目集是一种重要的数据挖掘技术，它在Apriori算法的基础上进行优化，旨在减少频繁项目集的规模，以提高挖掘效率。由Pasquier等人提出的A-close算法是早期的频繁闭项目集挖掘算法，它采用自底向上的宽度优先搜索策略，但由于宽度优先搜索可能导致高CPU开销和频繁的数据库扫描，这成为算法性能的瓶颈。 另一方面，FP-Growth算法如CLOSET，通过构建FP-Tree数据结构来减小数据库扫描次数，但其递归构造过程增加了CPU负担，并且复杂的树结构需要较大的存储空间。为了解决这些问题，粒度计算的概念被引入到这一领域。粒度计算采用“分而治之”的策略，能有效地减少计算复杂性和I/O操作，特别是在大数据处理中。 基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘算法提出了一种新的方法，它通过混合进制数的变化生成候选项目集，避免了使用复杂数据结构，同时利用粒度计算的思路来计算支持度，减少重复数据库扫描。这种方法不仅降低了内存消耗，还减少了CPU的计算负担，提高了算法的运行速度和效率。 实验结果显示，基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘算法相对于传统的A-close和FP-Growth类算法有显著的性能提升，这证明了粒度计算在频繁闭项目集挖掘中的应用价值。这种创新的方法为关联规则挖掘提供了一个更高效、更节省资源的选择，对于数据挖掘领域的研究和发展具有积极的意义。