HPFP-Miner 新型并行频繁项集挖掘算法研究论文

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在节点间负载不均衡、同步开销过大、通信量大等问题。针对这些挑战，提出了一种名为多次传送重新分配数据的并行算法（MRPD）。在MRPD算法中，第l步将数据库重新划分成多个组，并根据各节点的需求多次传送这些组。各节点在异步地计算完整组后，可以得到所有频繁项集。理论分析和实验结果均表明，MRPD算法在优化并行频繁项集挖掘中具有显著效果。

在数据挖掘领域，发现频繁项集是关键问题之一。提出了一种名为FP-SPMA的新型算法，基于FP-Tree结构，通过共享前缀和前瞻剪枝，显著提升了算法效率。相较于传统方法，该算法无需递归构造条件模式树，有效压缩了事务数据库。

Apriori 算法在挖掘频繁项集和关联规则这块儿，算是老牌选手了，逻辑简单，思路清晰，最适合刚接触数据挖掘的你。规则一条条挖，速度还能接受，配合剪枝优化，用起来也挺顺手的。 交易数据的商品组合推荐、购物车这些场景，Apriori 都能搞定。比如你想知道“买牛奶的人会不会顺便买面包”，那这算法就派上用场了。可以配合 Java 写个小项目，跑起来还挺快。 文档我整理了几个链接，建议先看这个 Apriori 关联规则挖掘算法，基础讲得清楚。再瞄一眼Apriori 算法详解，讲得更深入。 你要是关心性能问题，推荐你看看这个高效剪枝的版本，思路蛮实用的。还有 Java 版的示例项目哦，点这里Java

Apriori 算法的 Java 源码，写得挺清楚，逻辑也比较易懂。适合你拿来跑个 demo 或者改成自己的逻辑直接上项目。源码里用的是频繁项集的经典思路，多次扫描数据，算支持度，再生成关联规则。没有堆一堆公式，反倒更容易入门。 Apriori 算法是搞关联绕不开的东西，像电商里的“买了 A 也买 B”，就是这类场景。代码结构比较简洁，核心逻辑就几个类，调试起来也方便。你只要稍微会点 Java，改改就能用。 源码里面有个简单例子，流程清晰，跑起来就能看到频繁项集和对应的关联规则。对比那些动不动就讲算法推导的教程，嗯，这份源码友好多了。 另外还有不少参考资源，如果你想深入看看别的实现方式，像支持

频繁项集挖掘里，FP-Growth可以说是性价比挺高的一个算法。它不靠一遍遍地扫数据，而是搭了个叫FP 树的结构，把重要信息一次性存起来，省时又省空间。构建这棵树的时候也不复杂，先把项按频率排好，再按顺序塞进树里。最妙的是，每个频繁项都能拆出来建一棵小树，继续挖掘——这就叫条件 FP 树。嗯，递归，效率还真不错。有意思的是，Christian Borgelt写了个C 语言实现，性能蛮不错，还整了个叫FP-Bonsai的剪枝方法，能自动把没用的项砍掉，进一步加速。想拿它做点项目，比如超市购物，或者推荐系统啥的，用它来找出用户常买的商品组合，还蛮实用的。如果你想上手，可以看看他和别人的对比实验，和

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

MFWSR:数据流上的频繁闭项集挖掘算法，陶克，王意洁，数据流上频繁项集挖掘是数据挖掘有效手段之一，是相联规则挖掘的重要基础。频繁闭项集挖掘的结果更简洁而又能保留所有频繁项集的结果。

垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集，进而节省CPU开销。

Apriori 方法挖掘关联规则的一个核心概念就是频繁项集。只要项集满足最小支持度，它就能被称为频繁项集。更有意思的是，任何频繁项集的非空子集，也一定是频繁项集。例如，假设 ABC 是一个频繁项集，那么 AB、AC、BC 也应该是频繁的。这个特性其实蛮重要的哦，它能你减少大量的无用计算。不过，你也得注意一个反例，如果 AB 都不是频繁项集，那 ABC 也肯定不能是频繁项集。因此，理解这些基本特征，可以大大提升你做数据挖掘的效率。嗯，想要了解更多这方面的知识，可以参考这些资源：Apriori 算法的应用、支持度递减技巧，甚至 Java 实现的示例代码，都会帮你更好掌握这些技术。