文献类型：期刊文章

作　　者：刘芝怡[1] 常睿[2]

机构地区：[1]常州工学院计算机信息工程学院,江苏常州213002 [2]常州工学院计划财务处,江苏常州213002

出　　处：《南京理工大学学报》

基　　金：江苏省自然科学基金(BK20130245)

年　　份：2015

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：420-425

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对CUF-growth算法中项集的期望支持度估算值过大,且挖掘过程中需要反复递归构造条件CUF-tree导致挖掘效率降低这一问题,提出UFIM-Matrix(Uncertain frequent itemset mining-matrix)算法。该算法不需要建立树结构,而是利用计算项集估算期望支持度的新方法和矩阵结构来产生规模更小候选项集,能在一定程度上减少计算开销,提高挖掘效率。最后的实验结果也表明了新算法性能更优。

关 键 词：不确定数据 频繁项集 期望支持度  快速挖掘  

分 类 号：TP311]