文件名称：基于Iceberg 概念格的最大频繁项集挖掘 (2011年)
文件大小：259KB
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更新时间：2024-06-14 20:00:07
工程技术 论文
最大频繁项集挖掘算法存在扫描数据集次数多和候选集规模过大等局限。基于Iceberg 概念格模型，提出一种在Iceberg 概念格上挖掘最大频繁项集的算法ICMFIA。该算法通过一次扫描数据集构建Iceberg 概念格，利用Iceberg 概念格中频繁概念之间良好的覆盖关系能快速计算出最大频繁项集所对应的最大频繁概念，所有最大频繁概念的内涵就是所求的最大频繁项集的集合。实验结果表明，该算法具有扫描数据集次数少和挖掘效率高的优点。