动态调整最小支持度的频繁项集挖掘算法

"基于最小支持度阈值动态调整策略的最频繁项集挖掘算法 (2012年)，陈超、刘才铭" 在文本挖掘和数据挖掘领域，关联规则学习是一种重要的方法，它用于发现数据集中不同项目之间的有趣关系。最频繁项集挖掘是关联规则学习的一个关键步骤，其目标是从大量数据中找出频繁出现的项目集合。这些集合随后可以用来生成有趣的关联规则。本篇论文发表于2012年，作者陈超和刘才铭针对传统最频繁项集挖掘算法的不足进行了改进。 传统的倒排表是一种在信息检索中用于快速定位文档中特定词汇出现位置的数据结构。论文中，作者改进了这一数据结构，以更高效地处理文本数据。同时，他们引入了一个最小支持度阈值动态调整策略，这是一个优化策略，可以根据挖掘过程中的实际数据分布情况动态调整最小支持度的阈值，以减少计算量并提高算法效率。 论文中还提出了几个数学命题和推论，这些理论成果被应用于提出的挖掘算法中，以进一步提升其性能。通过对算法进行实验验证，结果显示，新算法在规则有效率和时间性能上均优于常见的最频繁项集挖掘算法，如Apriori算法和IntvMatrix算法。 Apriori算法是一种经典的挖掘频繁项集的算法，它采用逐层生成候选集并剪枝的方式来减少计算量。然而，Apriori算法在处理大规模数据时可能会遇到效率问题，因为它需要多次扫描数据库。相比之下，IntvMatrix算法可能使用矩阵操作来表示和计算频繁项集，但同样可能在处理复杂数据时面临效率挑战。 陈超和刘才铭的算法通过改进倒排表和动态调整最小支持度阈值，有效地解决了这两个问题。动态阈值调整使得算法能够根据实际情况自我优化，避免了因固定阈值导致的过度计算或规则丢失。此外，利用集合理论的性质，算法进一步减少了计算复杂性，提高了挖掘效率。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的最频繁项集挖掘方法，该方法在挖掘效率和规则质量上均有所提升，特别是在处理大型文本数据集时，这种优势更为明显。这不仅对于文本关联规则挖掘有直接的应用价值，也为其他类型的数据挖掘任务提供了有价值的参考和启示。