关于Top-<i>N</i>最频繁项集挖掘的研究

朱颢东; 李红婵

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

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关于Top-N最频繁项集挖掘的研究

朱颢东, 李红婵

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朱颢东, 李红婵. 关于Top-N最频繁项集挖掘的研究[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

引用本文:

朱颢东, 李红婵. 关于Top-N最频繁项集挖掘的研究[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

ZHU Hao-dong, LI Hong-chan. Research on Top-N Most Frequent Itemsets Mining[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

Citation:

ZHU Hao-dong, LI Hong-chan. Research on Top-N Most Frequent Itemsets Mining[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

关于Top-N最频繁项集挖掘的研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

1.
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州 450002

基金项目:

四川省科技计划项目(2008GZ0003)

详细信息

作者简介:
朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.

中图分类号: TP301.6

Research on Top-N Most Frequent Itemsets Mining

1.
School of Computer Communication Engineering ,Zhengzhou University of Light Industry Zhengzhou 450002

摘要: 最频繁项集挖掘决定了文本关联规则挖掘算法的性能，是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点。该文分析了当前最频繁项集挖掘方面的不足，改进了传统的倒排表，结合最小支持度阈值动态调整策略，提出了一个新的基于改进的倒排表和集合理论的Top-N最频繁项集挖掘算法。同样，给出了几个命题和推论，并把它们用于该文算法以提高性能，实验结果表明，所提算法的规则有效率和时间性能优于NApriori算法和IntvMatrix算法。
- 关联规则 /
- 倒排表 /
- 频繁项集 /
- 集合理论 /
- 支持度
Abstract: Most frequent item sets mining is the focus and the difficulty of text association rules mining, andit directly determines the performance of text association rules mining algorithms. Firstly, several most frequentitem sets mining algorithms are analyzd and summarized. And then, traditional inverted list is improved. Based onthe improved list and set theory, a new TOP-N most frequent itemset mining algorithm combined minimum supportthreshold dynamic adjustment strategy is presented. In addition, several propositions and deductions for improvingthe performance of the performance of the provided algorithm are offered. Experimental results show that theprovided algorithm is better than Napriori and IntvMatrix.
- association rules /
- inverted list /
- requent itemsets /
- set theory /
- supports

[1]	夏虎, 黄文茜. 基于上下文相关的未知实体词识别方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 839-844. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.022
[2]	张乐君, 邓鑫, 国林, 张健沛, 杨静, 李泓波. 基于关联度分析的WSN节点信任模型研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 106-111. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.018
[3]	李少波, 王继奎, 杨观赐. 基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 893-897. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.017
[4]	李学明, 杨阳, 秦东霞, 周尚波. 基于频繁闭项集的新关联分类算法ACCF . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 104-109. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.020
[5]	罗光春, 狄翠霞, 李炯. 新型用户访问模式挖掘方法研究 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 70-73. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.014
[6]	丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述 . 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 2-10. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.001
[7]	陈俊, 陈运, 吴震. 一类大集合p元低相关序列集的线性复杂度研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 379-382. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.010
[8]	龙文, 马坤, 辛阳, 杨义先. 适用于协议特征提取的关联规则改进算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 302-305. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.032
[9]	张玉芳, 熊忠阳, 彭燕, 刘君. 基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 407-411. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.018
[10]	马义德, 林冬梅, 王兆滨, 张北斗, 高清祥. PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 485-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.002
[11]	李献礼, 陈业纲. FP-array在计算机犯罪挖掘中的应用 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 592-595. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.027
[12]	于亚婷, 杜平安. 基于模糊集理论的MCM热分布算法研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 317-320.
[13]	李彤岩, 肖海林, 李兴明. 通信网告警加权关联规则挖掘算法的研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 807-810.
[14]	陆鑫, 廖建明. 基于模糊集理论的软件质量评估研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 652-655.
[15]	彭宏. 基于粗糙集理论的入侵检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 108-110,136.
[16]	吴斌, 郭贤生. 基于粗集规则编码的神经网络控制器设计 . 电子科技大学学报, 2006, 35(5): 798-800,836.
[17]	王艳, 孙琳满, 杨忠直. 集合竞价过程中信息揭示的理论分析 . 电子科技大学学报, 2005, 34(6): 861-864.
[18]	方英武, 张广鹏, 吴德伟, 黄玉美, 赵修斌, 王轶. 分布式数据挖掘计算过程——DDCP算法研究 . 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 80-84.
[19]	黄进, 尹治本. 关联规则挖掘的Apriori算法的改进 . 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 76-79.
[20]	石晶, 龚震宇, 裘杭萍. 基于Web使用挖掘的个性化服务系统 . 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 399-403.

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

1. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州 450002

基金项目:

四川省科技计划项目(2008GZ0003)

作者简介:
朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.

收稿日期: 2008-08-08
修回日期: 2009-03-18
刊出日期: 2010-10-15

中图分类号: TP301.6

关键词:

摘要: 最频繁项集挖掘决定了文本关联规则挖掘算法的性能，是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点。该文分析了当前最频繁项集挖掘方面的不足，改进了传统的倒排表，结合最小支持度阈值动态调整策略，提出了一个新的基于改进的倒排表和集合理论的Top-N最频繁项集挖掘算法。同样，给出了几个命题和推论，并把它们用于该文算法以提高性能，实验结果表明，所提算法的规则有效率和时间性能优于NApriori算法和IntvMatrix算法。

English Abstract

朱颢东, 李红婵. 关于Top-N最频繁项集挖掘的研究[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

引用本文:

朱颢东, 李红婵. 关于Top-N最频繁项集挖掘的研究[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

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作者简介:
朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.

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1. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州 450002

作者简介:
朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.

English Abstract

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1. School of Computer Communication Engineering ,Zhengzhou University of Light Industry Zhengzhou 450002

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023

1. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院 郑州 450002

作者简介: 朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.

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朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.

1. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州 450002

作者简介:
朱颢东(1980-),男,博士,主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘等方面的研究.