摘要
作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法.但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘.因此,提出一种改进的FP-growth关联规则算法,能够快速向读者进行个性化图书推荐.首先,该算法把大型图书事务数据库根据首项的事务,划分为若干子数据库,并构建相应的子FP-tree结构;然后,采用实时过滤掉层次树中不是频繁项的父项来缩小扫描空间.实验结果表明:相比Apriori算法和标准FP-growth算法,提出的改进FP-growth关联规则算法在运行效率方面有明显提升,为图书的推荐工作提供了科学依据.
基金项目
江西省社会科学规划项目(15YD006)
厦门市科技局产学研协同创新项目(3502Z20173046)
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