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基于属性分组的高效挖掘关联规则算法
被引:13
作者
:
杨凯
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机构:
鞍山科技大学计算机科学与工程学院
杨凯
张小平
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机构:
鞍山科技大学计算机科学与工程学院
张小平
马垣
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鞍山科技大学计算机科学与工程学院
马垣
不详
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机构:
鞍山科技大学计算机科学与工程学院
不详
机构
:
[1]
鞍山科技大学计算机科学与工程学院
[2]
鞍山科技大学计算机科学与工程学院 鞍山
[3]
鞍山
来源
:
计算机工程与应用
|
2005年
/ 31期
关键词
:
数据挖掘;
关联规则;
频繁项集;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
摘要
:
挖掘频繁项集在数据挖掘中有着重要的作用。目前,关于频繁项集的挖掘问题已经提出了一些算法,虽然实现了一次扫描数据库即可以发现所有的频繁项集,但是当属性数目很多时,算法的执行效率下降很快。论文首次提出了利用属性分组作为挖掘关联规则的工具,给出了基于属性分组的频繁项集挖掘算法,用矩阵来存储数据库属性间的信息并提取频繁项集,而且不产生候选项集。经实验验证该算法是快速有效的。
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页数:3
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