[1]张笑达 徐立臻.一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):93-96.
　ZHANG Xiao-da,XU Li-zhen.An Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix[J].,2010,(04):93-96.
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一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年04期
页码:
93-96
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix
文章编号:
1673-629X（2010）04-0093-04
作者:
张笑达 徐立臻
东南大学计算机系
Author(s):
ZHANG Xiao-da;  XU Li-zhen
Computer College, Southeast University
关键词:
数据挖掘; 频繁项集; FIMM
Keywords:
data mining;  frequent itemset;  FIMM
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
如何从海量数据信息中挖掘出有用的关联规则已经成为人们广泛关注的问题，而在关联规则挖掘中，首要的问题就是如何高效地挖掘出频繁项集。针对已有FIMM算法作出改进，提出了一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法N—FIMM，该算法在FIMM基础上去除大量冗余的非频繁项集的项集，减少计算可能频繁项集的工作量，同时缩小了矩阵规模，提高了空间效率。通过对矩阵操作，一次性地产生所有的频繁项集。试验结果表明，该算法对已有的基于矩阵的频繁项集挖掘算法有了很大的改进，提高了挖掘效率。
Abstract:
How to mine the useful association rule from large numbers of data information has been a main problem concerned widely. While in the mining of association rule, the chief question is how to mine out the frequent itemsets effectively. An advanced frequent

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备注/Memo

备注/Memo:
张笑达（1986-），女，硕士研究生，研究方向为移动数据库的发展与应用；徐立臻，教授，研究方向为移动数据库。
更新日期/Last Update: 1900-01-01