免费论文：鉴于FP-Tree的关系准则发掘算法接洽

关系准则发掘是数据发掘的要害构成局部，连年来关系准则发掘范围兴盛特殊赶快，很多接洽者提出了洪量灵验的关系准则发掘算法。正文接洽了关系准则发掘的汗青、近况和将来的兴盛趋向，陈列了到暂时为止比拟灵验的关系准则发掘算法，并中心刻画了关系准则发掘的典范算法——FP-Growth（Frequent Pattern Growth，一再形式延长）算法。在此普通上，正文以FP-Tree（Frequent Pattern Tree，一再形式树）数据构造为普通，安排了该数据构造中结点的陈设办法，变换了FP-Tree中一切结点都依照项的全部扶助度减产陈设的办法，沿用递归本领建立树的一切子树，建立进程中，以最大水平地共享结点为规则，使树的每个限制都实行结束点的最优陈设，从而提出了鉴于FP-Tree的矫正数据构造——BFP-Tree（Best Frequent Tree，最优单项前缀树）构造。其余，正文以FP-Growth算法为普通，领会了该算法所运用的FP-Tree以及前提FP-Tree的头表所运用的保存构造对发掘功效的感化水平，将头表的链式保存构造矫正为鉴于哈希思维建立的程序保存构造，并对原始数据库中的一再项举行ID映照，提出了鉴于FP-Growth算法的矫正算法——HFP-Growth（Hash Frequent Pattern Growth，鉴于映照哈希表的一再形式延长）算法。结果，将BFP-Tree数据构造和HFP-Growth算法相贯串，领会了二者贯串进程中大概展示的题目，给出了题目的解计划略和简直处置本领，最后提出了更优的关系准则发掘算法——BHFP-Growth（Best Hash Frequent Pattern Growth，鉴于最优单项前缀树和映照哈希表的一再形式延长）算法。正文在所提出的每一种矫正之后，都举行了相映的试验考证。各试验的截止表白，对于同一个数据集，本舆论提出的BFP-Tree数据构造中的结点数目大大低于FP-Tree，数据收缩率大大普及。其余，所提出的HFP-Growth算法和BHFP-Growth算法，在功效上都要优于保守的FP-Growth算法，而BHFP-Growth算法的发掘功效比HFP-Growth算法更高。

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