王鹏宇

（山西应用科技学院 山西 太原 030000）

1 引言

在网络技术不断发展下，各种新型IT设备不断涌现，导致大量数据不断产生，这无疑加大了人们对海量数据的处理难度。而不确定频繁模式挖掘算法的出现和应用可以很好地解决以上问题，该算法综合利用了极小数据结构，不仅可以提高数据处理效率和效果，还能保证挖掘精确度，完全符合不确定数据库处理需求。因此，为了从海量数据中分析和挖掘出有用的信息，在极小数据结构的应用背景下，如何科学地分析和应用不确定频繁模式挖掘算法是相关人员必须思考和解决的问题。

2 不确定频繁模式挖掘

2.1 频繁模式挖掘概述

频繁模式挖掘主要是指从大量的指定数据库中分析和挖掘有价值的信息数据。在正式进行数据挖掘处理之前，需要设置相应的最小支持度，用于实现对最小阈值的精确衡量。换而言之，一旦发现某一模式的支持度远远超过最小阈值，说明该模式属于人们比较感兴趣的频繁模式。例如：在使用FPGrowth这一挖掘算法时，由于该算法充分利用了树结构频繁模式，不仅可以保证搜索内容的深度和广度，还能提高数据挖掘效率和效果，确保树结构存储大量的有价值的压缩数据，从而极大地提高了用户的搜索体验。FPGrowth这一挖掘算法流行的主要原因是该算法突破了Apriori的局限性，当演变为FP-Tree时，可以实现对海量压缩数据的安全存储和管理，不仅降低了计算时间成本，还有效地节约了数据存放内存。……