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基于DHP的频繁遍历路径挖掘算法-天津大学计算机学院

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第25卷第 5期杭州电子科技大学学报 Vo1．25．No．5

2005年 10月 Jounud of I-la~ hou 1)ius~zi U~fiversib" Oct．2005

基于DHP的频繁遍历路径挖掘算法

王涛伟，周必水2

(1．浙江万里学院计算机系，浙江宁波 315100；

2．杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州310018)

摘要：大量的候选项集是挖掘路径遍历模式中的主要问题。针对这个问题，提出了基于 DHP算法

的路径遍历算法，通过使用哈希技术在产生侯选项集时删除不满足条件的项目，这种方法特别是

在产生候选2一项目时效率非常高，这样很好的解决了整个处理过程的性能瓶颈。另外，使用了整

枝技术使事务数据库的大小在每次扫描后迅速减小。实验结果表明，基于DHP的频繁遍历路径算

法在挖掘频繁项目集时是有效的。

关键词：频繁遍历路径；数据挖掘；序列模式；关联规则；候选项目集；整枝技术

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1001—9146(2005)05一O06O一04

0 引言

频繁遍历路径挖掘是Web数据挖掘领域中重要的研究内容，它与关联规则发现频繁项集之间有一

个显著的区别：在频繁遍历路径中，页面是有序的，而关联规则的频繁项集没有顺序，因此频繁遍历路径

挖掘属于序列模式挖掘。目前，已经有两类主要的序列模式挖掘算法：一种是候选模式生成一测试方

法。这些方法都应用了Apfiofi算法性质 j：频繁模式的所有非空子集都是频繁的。另一种是模式扩展

的方法。该方法并不应用 Apriori性质，而是直接扩展已经发现的序列模式。该方法采用分而治之的原

理，反复的把数据库投射到比它小的数据集里，而后在此较小的数据集上进行模式扩展的序列挖掘_2]。

文章的算法属于第一种。

1 算法的描述

利用关联规则中的Apriori算法，每次循环中都用到频繁k一项目Lk来构造侯选(k+1)一项目Ck+l

(通过Lk∞Lk)，然后扫描数据库D，为 Ck+。中每个(k+1)一项目计算支持度，之后确定Lk+l。Ck中项目

越多，用于计算 Lk的花费也越多，因此直接利用 Apriori算法效率太低。Apriori算法中，中项目的数

量为lc2l=P2¨-，因此lC2l非常大，也就是说从C2中产生L2时为lC2l中每个项目计算支持度的开销非

常大。利用DHP算法I3』的主要思想，使用哈希技术在产生侯选项目时过滤掉不满足条件的项目，另外

算法对事务数据库进行修剪处理，以减少下一循环扫描数据库时间。算法描述如下(事务 t已是用户会

话中找出的最大向前项目序列)。

l喻希表的昕打汁数器清零；／／第一部分

刈所订 1『j．{务 l∈1)dl】I fl

时 t巾所仃n I一引门nf算fU脱次数 c-．(；I)ltlll：

刈 l巾所彳丁n72一引川x(1I，

t!hf)++．Jfl成If^希表H；／／ [h(x)] ÷1，lI希的人ll汁数似

收稿Et期：2005—03—04

作者简介：王涛伟 (1977一)，男，浙江宁波人，讲师，数据挖掘

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第5期王涛伟等：基于DHP的频繁遍历路径挖掘算法 6l

end

Ll=IcEClIc．count>／min．supl；／／min．sup为用户给定的最小支持度

k=2；Dk=D；／／第二部分

while(I{xlHk[x]mln．sup}

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