一种改进的高效用频繁集挖掘算法

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运用(k-1)阶频繁集与1阶频繁集中较少项数的频繁集组合生成k阶频繁候选项、使用最大效用值系数、各阶频繁项集最大数目限制三种方法,对高效用频繁集数据挖掘经典算法Two-Phase进行了改进,研究了在低维数据集上不同数据量、高维数据集上不同数据量和不同维数数据集改进算法了运行时间。结果表明:改进方法的算法在高数据量和高维数据集中提高了算法运行效率,减少了运行时间。实验表明,在高维和百万数据级的数据集上,执行时间相对于Two-Phase算法至少节约了50%。
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