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基于数据挖掘技术的保险行业决策分析研究(3)

2015-12-22 01:02
　　{ i=1;
　　While(ai!= null) // 为项目头表的某一项
　　{
　　if(ai.count>= Min_Sup)
　　then
　　 {
　　模式bi= ai.head of node ;

　　 p= ai.head of node ;//p指向ai在模式树中
　　的位置
　　While (p!= null and ai.count>= Min_Sup)
　　 {
　　查找p的前缀基,将p的前缀基和p连接,构
　　成模式b;
　　if (bi.count>= Min_Sup)
　　then
　　{
　　 //bi.count 为模式b中p与p的前缀基中
　　的最小计数
　　在模式bi中保留p及其前缀基;
　　bi = bi. node_link
　　}
　　else
　　{
　　根据模式b中的p及其前缀基删除
　　PatternTree中的相应节点,重构子节点
　　与父节点,同时修改项目头表中的ai;
　　p=p. node_next//p指向 在模式树中的
　　下一个位置;
　　}
　　}
　　 }
　　else
　　{
　　修改项目头结点的ai值;
　　删除模式树中相应的节点及其前缀基,重构父子
　　节点;
　　i++;
　　}
　　}
　　}
　　通过模式树的建立可以避免多次扫描事务数据库;同时利用count域有效的保留了项集的数目,避免大量产生频繁项集,对于减小空间时间复杂度起到了一定的作用。通过树形结构可以避免产生大量冗余规则。
　　通过对模式树的剪枝,可以减除在模式树产生过程中产生的大量冗余分枝,起到了减小空间复杂度的作用,同时可以利用输出模式B产生规则,避免了多项集的频繁出现,减小了时间复杂度。
　　
　　4 结束语
　　本项目中通过模式树结构改进了Apriori算法,弥补了Apriori算法存在的缺陷。此种方法既能够对Apriori算法从时间复杂度和空间复杂度上进行改进,同时又避免了中间规则的产生。本研究表明,通过利用一个模式树结构来降低Apriori算法的存储复杂度,并同时减少冗余规则的出现,这对于Apriori算法的改进是一种有效的措施。

本文来自中国科教评价网

　　
　　参考文献
　　[1]邓纳姆.数据挖掘教程[M].郭崇慧,田凤占,靳晓明,等译.北京:清华大学出版社,2005.
　　[2]苏新宁,杨建林,江念南,等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2006.
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　　[4]BORGES J, LEVENE M. Evaluating Variable Length Markov Chain Models for Analysis of User Web Navigation Sessions.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.2007,19(4): 441-452.