摘要
针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.
An improved AprioriTid(IAT) algorithm is proposed,which is based on transactions reduction,candidate itemsets reduction and support matrix to solve the bottleneck of itemsets generation.This method minimizes the database by deleting transactions which need not be scanned,reduces the number of candidate itemsets by optimizing the joint procedure of frequent itemsets and accelerates the verification speed of candidate itemsets by using the support matrix method.Experimental results prove the high efficiency o...
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第S1期128-131,共4页
Journal of Southeast University:Natural Science Edition
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2002CB3122000)
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2003AA412010)