FP-tree(Frequent Pattern Tree)的調整維護技術研究

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姓名

張元哲(Yuan-Che Chang ) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理研究所

論文名稱

FP-tree(Frequent Pattern Tree)的調整維護技術研究

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摘要(中)

在資料庫中挖掘association rules是相當普遍的資料挖掘課題，而這類的研究主要可以分成兩大類：(1)利用Apriori-like的方法產生candidate set，並找出符合minimum support的large itemsets，再依據large itemsets產生association rules；(2)使用Non Apriori-like的方法，找出large itemsets。這兩類的方法中，第(2)類的方法在效率上明顯優於第(1)類，而在第(2)類方法中，又以FP-tree（Frequent Pattern Tree）的結構結合FP-growth algorithm的方法最新、最有效率也最為著名，如今它已經實際運用於DBMiner中，而且有很好的效率表現。
然而上述的兩類方法都需要掃描資料庫兩次以上，在超大型的交易資料庫上進行這樣的動作將相當費時，因此如果能夠依照交易資料庫的異動情況，以incremental的方式修改large itemsets來維護association rules的正確性，又不需要重新掃描資料庫，便相當有價值。過去所提出的incremental維護方法，均是針對第(1)類方法所進行的研究，而第(2)類方法目前都還沒有人提出相關的incremental維護方法，本研究便是針對第(2)類方法中的FP-tree結構，提出incremental維護演算法FPI（FP-tree Incremental），可以在資料庫發生insert、delete或update時，不需要重新掃描整個資料庫即可很有效率地動態調整FP-tree，使它維持正確的結構。另外一種常見的情況是產生association rule的minimum support變小時，由於FP-tree並未包含原先minimum support下屬於infrequent item的node，故需要重新掃描資料庫來建構新的FP-tree，FPI在這種情況下也可以達到動態調整的目的，而不用浪費掃描整個資料庫的I/O時間來重新建構FP-tree。
由於FP-tree通常遠小於交易資料庫本身而可以放在主記憶體中，所以一旦完成FP-tree的建構，以FP-growth來產生frequent patterns就非常的迅速，因此它所花費的主要時間便在掃描資料庫的I/O和建構FP-tree之上，本研究所提供的FPI演算法可以即時地維護FP-tree正確結構，使association rules可以快速產生。

關鍵字(中)

★ 資料挖掘

關鍵字(英)

★ association rules
★ Data Mining
★ FP-tree

論文目次

圖目錄 3
表目錄 4
1.緒論 5
2.FP-tree的建構方式 8
3.FP-tree的維護架構 12
4.FPI演算法 15
5.FPI的functions 25
5.1 FP-insert function 25
5.2 FP-delete function 28
5.3 FP-move-up function 31
5.4 FP-go-down function 38
6.實驗評估及效率研究 46
6.1 minimum support值向下調整時的比較 46
6.2 deleted and added transactions的個別比較 47
7.結論 49
8.參考文獻 50

參考文獻

[1] R. Agrawal and R. Srikant. Fast Algorithms for Mining Association Rules. Proc. Int'l Conf. Very Large Data Bases, 487-499 (September 1994).
[2] J.S. Park, M.S. Chen, and P.S. Yu. An Effective Hash-Based Algorithm for Mining Association Rules. Proc. ACM-SIGMOD Int'l Conf. Management of Data, 175-186 ( May 1995).
[3] A. Savasere, E. Omiecinski, and S. Navathe. An Efficient Algorithm for Mining Association Rules in Large Databases. Proc. Int'l Conf. Very Large Data Bases, 432-444 (Sept. 1995).
[4] S. Brin, R. Motwani, J. Ullman and S. Tsur. Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data. In Proc. of the 1997 ACM-SIGMOD Conf. on Management of Data, 255-264 (1997).
[5] Mohammed Javeed Zaki, Srinivasan Parthasarathy, Wei Li and Mitsunori Ogihara. Evaluation of sampling for data mining of association rules. Technical Report 617, Computer Science Dept., U. Rochester, (May 1996).
[6] G. Gunopulos, H. Mannila and S. Saluja. Discovering All Most Specific Sentences by Randomized Algorithms. In Proc. of the 6th Int'l Conf. on Database Theory, 215-229 (1997).
[7] J. Roberto and Jr. Bayardo. Efficiently Mining Long Patterns from Databases. In Proc. of the ACM-SIGMOD Int'l Conf. on Management of Data, 85-93 (1998).
[8] Nicolas Pasquier, Yves Bastide, Rafik Taouil and Lotfi Lakhal. Efficient mining of association rules using closed itemset lattices. Information Systems, Volume: 24, Issue: 1, 25-46 (March 1999)
[9] S.J. Yen and A.L.P. Chen. An Efficient Approach to Discovery Knowledge from Large Database. Proceeding of the IEEE/ACM International Conference on Parallel and Distributed Information Systems, 8-18 (1996).
[10] R. Agarwal, C. Aggarwal, and V. V. V. Prasad. A tree projection algorithm for generation of frequent itemsets. In J. Parallel and Distributed Computing, (2000).
[11] Jiawei Han , Jian Pei and Yiwen Yin. Mining Frequent Patterns without Candidate Generation. Proc. 2000 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD'00), 1-12 (May 2000).
[12] J. Pei and J. Han. Can We Push More Constraints into Frequent Pattern Mining? Proc. 2000 Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'00), Boston, MA, (August 2000).
[13] J. Han and J. Pei. Mining Frequent Patterns by Pattern-Growth: Methodology and Implications. ACM SIGKDD Explorations (Special Issue on Scaleble Data Mining Algorithms), 2(2) (December 2000).
[14] J. Pei, J. Han, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal, and M.-C. Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by Prefix-Projected Pattern Growth. Proc. 2001 Int. Conf. on Data Engineering (ICDE'01), Heidelberg, Germany, (April 2001).
[15] E. M. Rains. Increasing subsequences and the classical groups. Elec. J. Combin. 5 (1998).

指導教授

陳彥良(Yen-Liang Chen)

審核日期

2001-7-4

推文