逆向索引FP-tree挖掘频繁项集

在对逆向FP-tree的研究基础上提出了逆向索引FP-tree挖掘频繁项集的算法。该算法构造了逆向索引FP-tree,通过寻找扩展频繁项集与合并第一棵子树的方法挖掘频繁项集,给出了逆向索引FP-tree的性质和挖掘算法。     

最大频繁项集的高效挖掘

提出了一种基于布尔矩阵的最大频繁项集挖掘算法MBA（Mining Boolean Array for maximal frequent itemsets），通过将FP-tree映射成布尔矩阵和权值表，运用布尔逻辑运算进行矩阵投影操作得到最大频繁项集。运算效率得到很大提高。     

分布式存储结构的频繁闭合模式挖掘并行算法

研究分布式存储结构下频繁闭合模式挖掘的并行化问题,针对频繁闭合模式的特点,提出了两阶段并行判断频繁模式闭合性的方法,基于串行算法FPclose和两种FP-tree的并行构造方式,分别给出了两个频繁闭合模式挖掘并行算法DP-FP和DL-FP,性能分析表明,这两个算法具有较大的并行化,较小的I/O开销与良好的负载平衡。     

基于大数据智能化的客户服务异常行为分析

随着中移在线服务有限公司（以下简称“在线服务公司”）信息化系统的逐步建设,信息化系统已经成为在线服务公司重要的组成部分,信息系统内部异常行为检测的重要性日益突出,本文针对大数据环境下利用智能化对客户服务异常行为分析进行研究,通过创建行为链、基于FP-tree算法的关联分析实现信息系统客户服务异常行为分析。然后,本文结合在线服务公司实际情况,提出了一套客户服务异常行为分析解决方案。     

基于FP-tree算法的推荐系统设计与实现

当前是信息爆炸的时代,推荐系统已成为解决当前网络信息超载的有效工具。文章针对网上书店的电子商务网站的销售特点,详细地设计了推荐系统,并利用挖掘技术中的FP-tree关联规则算法实现数据挖掘运算,很好的实现了在线推荐的系统功能。