基于渐近取样的频繁项集挖掘近似算法
来源期刊：控制工程2017年第9期
论文作者：阚宝朋 崔利
文章页码：1786 - 1791
关键词：频繁项挖掘;近似算法;渐近取样;Rademacher均值;
摘 要：为提高频繁项集挖掘性能,提出了基于渐近取样的频繁项集挖掘近似算法（Frequent Itemsets Mining Approximate Algorithm based on Progressive Sampling,FIMAA-PS）,该算法使用渐近取样方法实现数据集的样本提取,基于当前样本输出结果自动配置下一轮循环挖掘的样本大小,并使用Rademacher均值对输出结果的频率偏差上限进行理论估计从而得到终止条件,最后通过单次样本快速扫描判断算法终止条件,输出挖掘结果。实验结果表明,不同于传统挖掘精确算法和使用静态取样的挖掘近似算法,FIMAA-PS在输出结果精准度和运行时间方面具有显著优势。
阚宝朋1，崔利2
1. 淮安信息职业技术学院计算机与通信工程学院2. 河南牧业经济学院信息与电子工程学院
摘 要：为提高频繁项集挖掘性能,提出了基于渐近取样的频繁项集挖掘近似算法（Frequent Itemsets Mining Approximate Algorithm based on Progressive Sampling,FIMAA-PS）,该算法使用渐近取样方法实现数据集的样本提取,基于当前样本输出结果自动配置下一轮循环挖掘的样本大小,并使用Rademacher均值对输出结果的频率偏差上限进行理论估计从而得到终止条件,最后通过单次样本快速扫描判断算法终止条件,输出挖掘结果。实验结果表明,不同于传统挖掘精确算法和使用静态取样的挖掘近似算法,FIMAA-PS在输出结果精准度和运行时间方面具有显著优势。
关键词：频繁项挖掘;近似算法;渐近取样;Rademacher均值;
