FP-array在计算机犯罪数据挖掘中的高性能算法

"FP-array在计算机犯罪挖掘中的应用 (2009年) - 李献礼, 陈业纲" 本文主要探讨了在计算机犯罪侦查中如何有效地挖掘电子证据的相关性，以解决现代社会中计算机犯罪证据收集难和海量证据分析复杂的问题。作者分析了基于FP-Tree的最大频繁模式（FP-Max）挖掘算法的优势与不足，并在此基础上提出了一种新的算法——FP-array。 FP-Tree是一种常用的关联规则挖掘数据结构，用于发现数据集中频繁出现的项集。然而，FP-Max算法在处理大数据集时可能存在效率问题，尤其是在寻找最大频繁模式时，可能会产生大量的中间结果，导致计算量大和内存消耗高。 FP-array是针对FP-Max算法缺陷提出的一种改进方法，它通过构建FP矩阵来优化数据结构，提高性能。FP-array在内存占用和计算效率上比FP-Tree更优，尤其适合处理大规模数据集中的关联规则挖掘任务。通过FP-array，可以更高效地找出数据集中的最大频繁模式，这对于在计算机犯罪场景中寻找关键线索至关重要。 在论文中，作者将FP-array算法应用于五类常见的计算机犯罪数据挖掘，包括但不限于非法访问、网络欺诈、数据盗窃、恶意软件传播和版权侵犯等。通过对这些数据进行关联规则挖掘，可以揭示不同事件之间的潜在联系，为犯罪分析和案件侦破提供有力的支持。挖掘结果能够帮助调查人员发现隐藏的模式，预测犯罪行为，甚至预防未来的犯罪活动。 此外，文章还强调了挖掘结果在实际案例中的应用价值，表明FP-array算法对于提升计算机犯罪调查的效率和准确性具有积极意义。通过这种方法，可以快速定位关键证据，缩短破案时间，为司法实践提供科学依据。 关键词：关联规则，最大频繁模式，频繁项集，FP-array，最大频繁模式。 FP-array算法在计算机犯罪数据挖掘中展现了强大的潜力，它的应用为电子证据的分析和关联发现提供了新的工具，对于提升执法部门的犯罪侦查能力具有重要的理论和实践价值。