基于向量内积的关联规则挖掘算法研究

被引：18

作者：

刘以安 ^{[1
]}

刘强 ^{[2
]}

邹晓华 ^{[2
]}

王士同 ^{[1
]}

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 江苏科技大学电子信息学院

来源：

计算机工程与应用 | 2006年 / 21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：

针对近年来研究较多的数据关联挖掘问题,论文将向量内积引入到该领域,并通过合理分配数据存储结构来提高数据库频繁项集的生成效率。研究表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有动态剪枝、不保存中间候选项和节省大量内存空间等优点。在处理超大型数据库和分布式数据库方面均能得到较好的应用。

引用

收藏

页码：172 / 174+182 +182

页数：4

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共 5 条

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