Improved FP Growth Algorithm for Mining Association Rules

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2017, 2017

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Mining frequent patterns (itemsets) plays an important role of in discovering association rules. However, finding frequent itemsets is most expensive step in the process of association rule mining. Very often algorithms to find frequent itemsets need multiple database scans creating a bottle-neck to achieve efficiency. To avoid this bottle-neck the objective has been to reduce database scans. In the past, Apriori-like methods were adopted to mine frequent itemsets. But these approaches are inefficient as they require multiple database scans and iteratively check a large set of candidates by pattern matching. A compact structure, called FP-Tree, was developed to improve the disadvantages of Apriori-like algorithms. By FP-Growth approach, we can facilitate mining frequent itemsets. This book proposes an Improved FP-Growth algorithm that scans database only once for association rule mining. The original FP-Growth algorithm scans datasets twice. First time, scanning database to find the frequent 1-itemsets, and sorting the 1-itemsets in the descending order of support and second time it scans the database again to construct FP-tree. 56 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783330341906

Titel
Improved FP Growth Algorithm for Mining Association Rules
Autor
Kuldeep Singh
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2017
Erscheinungsjahr
2017
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3330341904
ISBN-13
9783330341906
Artikelgewicht
102 Gramm
Abmessungen
220x150x4 mm

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