基于格的快速频繁项集挖掘算法* (2013年)

随着数据库规模的增加或支持度阈值的减少，频繁模式的数量将以指数形式增长，FP-growth算法运行的时空效率将大为降低．本文提出一种基于格的快速频繁项集挖掘算法LFP-growth，算法利用等价关系将原来的搜索空间(格)划分成若干个较小的予空间(子格)，通过子格间的迭代分解，将对网格P(I)的频繁项集挖掘转化为对多个子格的并集进行的约束频繁项集挖掘．实验结果和理论分析表明，在挖掘大型数据库时，LFP-growth算法的时间和空间性能均优于FP-growth算法．