基于模式矩阵的FP-growth改进算法 (2005年)

数据挖掘中关联挖掘算法比较典型的有Apriori和FP-growth算法．实验和研究证明FP-growth算法优于Apriori算法．但是针对大型数据库这两种算法都存在着较大缺陷，不仅要两次或多次扫描数据库，而且很难处理支持度和数据变化等关联规则更新问题．作者提出了基于模式矩阵的FP-growth改进算法，它至多扫描数据库一次，特别在更新问题上不用重新扫描数据库．通过实验结果分析，验证了这种改进算法相对于原有FP-growth算法的优势，特别在大数据集下，大大降低了挖掘的时间复杂度。