高维稀疏数据频繁项集挖掘算法的研究

传统挖掘算法不适用于挖掘高维稀疏数据集。提出了一种针对高维稀疏数据的频繁项集挖掘算法fihs。fihs引入了一种新的数据结构用来存储频繁项集，该结构不但可以减少存储空间，而且可以降低计数代价。该算法只需扫描一次数据集，通过优化连接剪枝操作避免产生非频繁的候选项集，基于k-频繁项集使用“与”、“或”操作产生k+1-频繁项集，且数据结构易于维护。理论分析和实验表明，该算法用于高维稀疏数据集上具有挖掘速度快，存储空间少等优点。