基于構造鏈表的頻繁模式挖掘算法
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針對現有的頻繁模式挖掘算法存在建樹復雜、挖掘效率低等問題，提出一種基于構造鏈表（ B-list）的頻繁模式挖掘（ BLFPM）算法。BLFPM使用一種新的數據結構B-list表示頻繁項集，通過連接兩個K-1頻繁項集的B-list可以快速得到K一項集的支持度，避免了多次掃描數據庫；針對連接兩個B-list時間復雜度高的問題，給出了一種線性時間復雜度的連接方法，提高了BLFPM的時間效率；同時，BLFPM采用集合枚舉樹代表搜索空間，并使用子集非頻繁剪枝策略，減小了頻繁模式挖掘的搜索空間，提高了算法的執行速度。實驗結果表明，與NSFI算法和prepost算法相比，BLFPM的時間效率提高約12%到29%，空間效率提高約10%到24%，對稀疏數據庫或稠密數據庫進行頻繁模式挖掘均可以得到良好的效果。
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