论文部分内容阅读
对关联规则挖掘问题建立了完全格描述并给出了问题规模下限，提出了一种基于搜索空间划分的项集频度计算模型．在对FP-树进行改造的基础上提出基于划分思想的频繁项集挖掘算法UPM，算法的项集频度计算和非频繁项目裁剪都基于空间划分的思想．性能实验表明，与FP-Growth算法相比，UPM算法的时空效率有较大提高。