关于Top-N最频繁项集挖掘的研究
关于Top-N最频繁项集挖掘的研究
最频繁项集挖掘决定了文本关联规则挖掘算法的性能，是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点。该文分析了当前最频繁项集挖掘方面的不足，改进了传统的倒排表，结合最小支持度阈值动态调整策略，提出了一个新的基于改进的倒排表和集合理论的Top-N最频繁项集挖掘算法。同样，给出了几个命题和推论，并把它们用于该文算法以提高性能，实验结果表明，所提算法的规则有效率和时间性能优于NApriori算法和IntvMatrix算法。