基于FP-tree增长算法的影响愤怒郁怒人群睡眠质量的强关联因素挖掘

作者： 张玲 [1] ; 郝志 [1] ; 魏盛 [2] ; 孙鹏 [2] ; 乔明琦 [2]

摘要：目的：基于频繁模式树（Frequent Pattern-tree,FP-tree）增长算法挖掘影响愤怒郁怒人群睡眠质量的强关联因素。方法：设计了构造FP-tree的算法和挖掘频繁项集的算法,采用FP-Tree增长算法,通过状态树记录扫描的数据库信息,通过减少项目集的搜索空间,一次扫描数据库生成满足最小支持度要求的频繁项目集,实现了情志病证数据库对愤怒郁怒人群影响睡眠质量各种强关联因素的挖掘。结果：影响愤怒郁怒人群睡眠质量最频繁的关联因素是呼吸不畅、咳嗽或鼾声高、感觉冷、感觉热或做噩梦,程序分析总的时间是2 s。结论：基于FP-tree的频繁项集挖掘算法能有效实现对情志病证数据库海量数据中有用信息的针对性挖掘。

关键字： 频繁项集 FP-tree 关联因素 愤怒郁怒 数据挖掘

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