改进的多维关联规则算法研究及应用

被引：11

作者：

张素琪 ^{[1
]}

梁志刚 ^{[2
]}

胡利娟 ^{[2
]}

董永峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津大学

[2] 河北工业大学计算机科学与软件学院

来源：

计算机工程与科学 | 2012年 / 34卷 / 09期

基金：

天津市自然科学基金;

关键词：

关联规则; 数据挖掘; Apriori算法; 地址索引;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

关联规则是数据挖掘研究中最主要、最活跃的领域之一。以Apriori算法为前提,借助Apri-oriTid算法事务压缩的思想,减少了重复扫描数据库的时间;并提出了一种利用事务标识列表,该列表长度即是对应候选项集的支持度计数,在计算支持度计数时,仅需要得到对应列表长度即可,从而缩短了计算计数时的比较时间;同时,在生成频繁项集时引入地址索引机制,在剪枝过程中,利用候选项集的首元素在地址索引表中快速定位,减少了多次扫描事务数据库,有效地缩短了计数时间和占用的内存空间。利用改进的算法对科研管理系统数据进行关联关系分析,从中萃取数据中隐含的、有价值的信息,辅助下一阶段的科研管理工作。并通过试验进行性能比较得出,改进后的算法效率更高。

引用

页码：174 / 179

页数：6

共 7 条

[1] AprioriTid挖掘频繁项集算法的改进 [J].