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J-GLOBAL ID：201302252301507350   整理番号：13A0525165

改良FPツリーに基づく最大頻出アイテム集合のためのマイニングアルゴリズム

Mining algorithm for maximal frequent itemsets based on improved FP-tree

著者 (3件)： Ma Lisheng (Coll. of Computer and Information Engineering,Chuzhou Univ., Anhui, Chuzhou) ,  Yao Guangshun (Coll. of Computer and Information Engineering,Chuzhou Univ., Anhui, Chuzhou) ,  Yang Chuanjian (Coll. of Computer and Information Engineering,Chuzhou Univ., Anhui, Chuzhou)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 32  号： 2  ページ： 326-329  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： FPツリーにおける経路の頻回横断時間を減らすために,FPツリーにおけるすべての頻出1アイテム集合の条件付きパターンベースは,既存アルゴリズムで保存される必要がある。この問題に関して,新アルゴリズムにおいて,あらゆる終端ノードの親からFPツリーにおけるルートまでの経路におけるアイテムによって構成された条件付きパターンベースだけを保存したFPツリーのデータ構造を改良して,条件付きパターンベースの記憶空間を減じた。最大頻出アイテム集合をマイニングするためのアルゴリズムにおける探索空間とデータ表示の方法を研究した後に,剪定と圧縮戦略を理論解析と検証を通して開発して,FPツリーの探索空間とスケールを減少させることができた。最終的に,新アルゴリズムを精度と効率の観点からそれぞれNHTFPGアルゴリズムやFpMAXアルゴリズムと比較した。実験結果は,新しいFPツリーアルゴリズムがNHTFPGアルゴリズムより50%以上モデルベースの格納空間のために必須条件を保存して,効率比がFpMAXアルゴリズムより2~3倍改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *データマイニング ,  木【グラフ】 ,  データ構造 ,  データベース ,  表示 ,  収納部分 ,  解析
準シソーラス用語： FPツリー ,  モデルベース ,  データ表示 ,  実験結果 ,  格納空間 ,  理論解析

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： FPツリー ,  集合 ,  アルゴリズム