基于構造鏈表的頻繁模式挖掘算法
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針對現(xiàn)有的頻繁模式挖掘算法存在建樹復雜、挖掘效率低等問題，提出一種基于構造鏈表（ B-list）的頻繁模式挖掘（ BLFPM）算法。BLFPM使用一種新的數(shù)據(jù)結構B-list表示頻繁項集，通過連接兩個K-1頻繁項集的B-list可以快速得到K一項集的支持度，避免了多次掃描數(shù)據(jù)庫；針對連接兩個B-list時間復雜度高的問題，給出了一種線性時間復雜度的連接方法，提高了BLFPM的時間效率；同時，BLFPM采用集合枚舉樹代表搜索空間，并使用子集非頻繁剪枝策略，減小了頻繁模式挖掘的搜索空間，提高了算法的執(zhí)行速度。實驗結果表明，與NSFI算法和prepost算法相比，BLFPM的時間效率提高約12%到29%，空間效率提高約10%到24%，對稀疏數(shù)據(jù)庫或稠密數(shù)據(jù)庫進行頻繁模式挖掘均可以得到良好的效果。
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