针对高项频繁集的关联规则改进算法

被引：5

作者：

王丹 ^{[1
]}

张浩 ^{[2
]}

陆剑峰 ^{[1
]}

机构：

[1] 同济大学CIMS研究中心

[2] 上海电力学院

来源：

计算机工程 | 2006年 / 24期

关键词：

关联规则; 高项频繁集; 连接; 剪枝;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究内容之一,Apriori算法是其中的经典算法,而频繁集的提取问题则是Apriori算法中的关键。该文对Apriori算法性能进行了分析,针对其中的连接步和剪枝步实施了改进,提出了MApriori算法。并通过算法仿真实验对这两种算法进行了比较,结果证明改进后的算法加快了高项频繁集的产生速度,从而提高了挖掘的效率。

引用

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页码：29 / 30+80 +80

页数：3

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