一种基于UFIM-Matrix算法改进的不确定频繁项集营销数据挖掘算法

摘要

本发明请求保护一种基于UFIM‑Matrix算法改进的不确定频繁项集营销数据挖掘算法。该方法包括：在引入前置剪枝策略，该策略只涉及到一些常数的四则运算，是一种十分高效的剪枝手段，提前删除不频繁的项，避免前期数据量过大而导致过多的空间消耗；同时在计算k‑项集期望支持度时，引入位图表，根据位图表计算出相应的项集支持度，与最小阈值minsup比较，删减不频繁项集，得到频繁项集。该方法只需要对营销数据库进行两次扫描，节省了算法的时间，同时引入前置剪枝修剪策略和位图表，提高了内存和时间。