基于FP-growth的前后部项约束关联规则改进算法

为解决项约束关联规则挖掘算法未考虑用户感兴趣的项属于规则前部还是后部,而导致生成大量冗余关联规则的问题,论文提出了一种基于FP-growth的前后部项约束关联规则挖掘算法,该算法先对用户感兴趣的规则前后部项进行标记,构成约束条件。然后对事务集进行筛选,压缩事务空间,简化FP-tree建立,最终挖掘出有效的频繁项集和关联规则。实验结果表明该算法与其他项约束关联规则算法相比,运行时间较低,减少了冗余关联规则的数量,且具有较好的规模增长性。