项目集格与位图索引在频繁项目集发现中的应用

"这篇论文研究了基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法，旨在提高关联规则挖掘的效率。作者是陈富赞和李敏强，来自天津大学管理学院。" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，用于发现数据集中物品之间的有趣关系。频繁项目集发现是关联规则挖掘的基础，它涉及寻找数据库中出现次数超过预设阈值的物品集合。然而，随着数据量的增加，这个过程变得极其耗时。 论文提出的算法结合了格论和位图索引技术，以解决这一问题。首先，算法利用有向图进行数据预处理，构建了一个项目集格。在这个格中，每个节点代表一个项目集，并且节点的标签记录了对应项目集的支持度。这种转换将原本复杂的频繁项目集发现问题简化为图搜索问题，从而提升了算法的执行效率。 支持度计算是算法中的关键步骤，通常需要大量的计算资源。为了优化这个过程，论文引入了位图索引技术。位图索引可以快速地进行集合操作，极大地加速了支持度的计算。但是，全位图存储可能会占用大量内存，因此算法采用了位图分块管理和编码压缩技术。这种方法不仅能够有效地压缩原始位图，还能够在一定程度上进一步提升支持度计算的效率。 论文的实验部分对提出的算法进行了验证和分析，证明了其在处理大规模数据集时的高效性和可行性。通过计算实验，作者展示了算法在减少计算时间和节省存储空间方面的优势，为关联规则挖掘提供了一种新的高效方法。 关键词涉及的数据挖掘、关联规则、项目集格和位图索引，都是本文研究的核心概念。中图分类号TP311113表明这属于计算机科学的范畴，文献标志码A则表示这是一篇原创性的学术研究。 这篇论文提出了一种创新的频繁项目集发现算法，它利用项目集格的结构和位图索引的特性，有效地解决了大数据集上的关联规则挖掘问题，对于理解和改进数据挖掘的效率具有重要价值。