基于改进FP-Growth算法的基因-疾病关系自动提取的应用研究

发布时间：2020-11-17 17:52

　　 传统的医学文献检索算法FP-Growth算法存在效率低下、内存溢出等问题,据此提出了一个改进的FP-Growth算法.首先将数据集平均分块,以并行的方式构建FP-Tree树,以减少内存负担,再以粒子群算法优化FP-Growth的FP-Tree树迭代过程,并优化并发过程.经验证,改进后的算法能提高内存的使用率与算法的运行效率.
【部分图文】：

FP-Growth算法构造FP-tree来存储项的频次, 每个项以路径的方式存储在FP-tree中. FP-tree在构建的过程中删除小于最小支持度(最小项出现频次)的项, 留下出现频次较高的项. 与其它树形结构不同, FP-Growth的项可以在一个FP-tree中出现多次. 一个FP-tree中的项只有在项-频次完全不同的时候, 才会分枝. FP-tree节点表示为一个项及其在序列中出现的频次, 路径表示该序列出现的次数. 越靠近根节点的项, 其频次越高. 一个FP-tree通过链接来连接相似的项, 类似于一个链表. 一个FP-tree示例图如图2所示.图2 一个FP-tree示例图

一个FP-tree示例图

第二步, 将病历数据集平均分为n块, 减少载入内存的负担, 做并发处理之用;第三步, 并发处理的模块i中, 包含完整的基因数据集与 1 n 疾病文本数据集, 在模块i的处理过程中, 完成FP-Growth算法的基本数据扫描操作;
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本文编号：2887757