基于H-Struct的高效闭合项集挖掘算法H-C

本文档标题为《H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法 (2006年)》，发表在2006年8月的江苏科技大学学报（自然科学版）。该研究专注于数据挖掘领域中的一个重要问题，即频繁闭合项集挖掘。传统上，频繁项集挖掘是发现大量数据集中频繁出现的项组合，但这些组合可能不是完全闭合的，即它们不能通过添加或删除单个项来进一步扩展。闭合项集则更加严谨，具有更强的业务含义。 作者提出了H-C算法，它是一种创新的方法，利用了H-Struct这种特殊的动态链接结构。H-Struct结构的特点在于其高效的数据组织方式，能够有效地存储和查询频繁项集，从而减少冗余关联规则的生成。冗余规则在数据分析中通常是不希望看到的，因为它们可能会增加分析的复杂性和噪声。H-C算法通过优化搜索策略，使得在挖掘过程中能够快速且高效地找到闭合频繁项集，从而提高了处理大型数据库的性能和扩展性。 实验结果显示，H-C算法在处理大规模数据集时，无论是执行速度还是内存消耗，都明显优于传统的频繁项集挖掘算法。这对于大数据时代的实时分析和决策支持系统至关重要，因为它能够在有限的时间内提供更准确、更有价值的信息。 总结来说，这篇论文的核心贡献是提供了一种新的数据挖掘工具，特别适用于处理大型数据库，并通过优化技术改进了频繁闭合项集挖掘的效率。这对于提高数据挖掘的实用性、减少计算成本以及提升数据分析的准确性具有重要意义。因此，H-C算法在数据科学领域具有很高的实用价值和理论研究价值。