基于数组前缀树的高效频繁项集挖掘算法优化

本文主要探讨了一种名为"基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法"（Algorithm of Frequent Itemsets Mining Based on Array Prefix-trees，简称AFP-Growth），该算法是针对数据挖掘领域中一项关键任务——频繁模式和频繁项集挖掘进行改进的。传统的频繁项集挖掘算法如FP-Growth因其在处理海量数据集时的高效性能而备受关注，但仍有提升空间，特别是在搜索策略和计数方式方面。 AFP-Growth算法的创新之处在于它结合了数组技术，这使得在前缀树（即FP-tree）的基础上实现了优化。首先，算法采用新的遍历策略，解决了FP-tree中项节点转换的问题，提高了算法的执行效率。这一改进有助于减少在挖掘过程中不必要的节点遍历，从而缩短了整体的挖掘时间。 其次，算法改进了数组前缀树的构建过程，优化了计数方式。通过利用数组结构，计数过程更为直接和高效，减少了存储和计算的需求，这在内存消耗控制上表现得尤为明显。相比于传统FP-Growth和类似改进算法如FP-Growth*以及STmine，AFP-Growth在实际应用中的挖掘性能得到了显著提升。 论文的研究背景是在小型微型计算机系统环境下，针对海量数据集挖掘的需求，提出的这一算法旨在提供一个在时间和空间效率上都具有优势的解决方案。研究者牛新征、杨健和佘堃分别来自电子科技大学计算机科学与工程学院和信息与软件学院，他们的工作涵盖了网络计算、移动数据库、中间件技术和数据挖掘等多个领域。 实验结果表明，改进后的AFP-Growth算法在处理真实世界的数据集时，无论是挖掘时间还是内存消耗，都表现出优于FP-Growth*和其他高效算法的性能。这进一步证实了该算法在大规模数据挖掘中的潜力，对于实际应用有着重要的价值。 本文介绍的基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法（AFP-Growth）是一项创新性的改进，它通过优化搜索策略和计数方法，有效地提升了在海量数据集上的挖掘效率，展示了在大数据时代下数据挖掘算法设计的重要性和必要性。