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FP-array在计算机犯罪挖掘中的应用
引用本文:李献礼,陈业纲.FP-array在计算机犯罪挖掘中的应用[J].电子科技大学学报(社会科学版),2009(4).
作者姓名:李献礼  陈业纲
作者单位:长江师范学院网络信息中心;长江师范学院计算机科学系;
基金项目:重庆市教委科学研究项目(KJ091305)
摘    要:针对现代社会计算机犯罪中电子证据的收集难度很大,且海量的电子证据之间的相关性不易分析的问题,对基于FP-Tree的最大频繁模式(FP-Max)挖掘算法的优缺点进行了分析,根据FP-Max算法所存在的缺点并结合实际提出一种通过构建FP矩阵的FP-array的高性能关联规则挖掘算法,并将该算法用于典型的计算机犯罪电子证据的相关性数据挖掘中,可用于成功地挖掘比较常见的五类计算机犯罪数据,挖掘结果可为实际的破案过程提供重要参考。

关 键 词:关联规则  最大频蘩模式  频繁项集  FP-array  最大频繁模式  

Computer Crime Data Mining Based on FP-array
LI Xian-li , CHEN Ye-gang.Computer Crime Data Mining Based on FP-array[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China(Social Sciences Edition),2009(4).
Authors:LI Xian-li  CHEN Ye-gang
Institution:1. Computer Network Information Center;Yangtze Normal University Fuling Chongqing 408000;2. Department of Computer Science;Yangtze Normal University Fuling Chongqing 408000
Abstract:Since the electronic evidence is difficult to collect in the computer crime in morden society, a new high-performance algorithm for mining association rules based on the construction of the FP-array is proposed according to the discuss of the maximal frequent patterns (FP-Max) algorithm based on FP-tree. Five kinds of common data of computer-related crime are mined successfully by using the new algorithm. The mining results can provide important reference in actual detection process.
Keywords:association rules  data mining  frequent item sets  FP-array  FP-Max  
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