摘要：针对在海量数据中频繁项集挖掘耗时问题，近年来提出的N-List结构可有效提高挖掘效率。基于N-List提出一种新的频繁项集挖掘算法HNSFI（Hash table and subsume frequent itemsets mining based on N-List）。该算法利用PPC-tree生成N-List，引入哈希表存储N-List表示的项集，加快N-List相交操作运算时间；引入包含因子概念，利用其性质通过组合方法可以直接生成部分频繁项集，进一步提高算法时间性能。在三种不同的数据集上对该算法进行了测试和分析，实验结果表明在稠密数据集中该算法的时间性能是最优的。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 计算机软件及计算机应用
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 剑桥科学文摘 > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：频繁项集挖掘 包含因子 哈希存储
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
