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一种新的关联规则发现算法及应用研究 被引量:3

A New Effective Algorithm for Mining Association Rules in Large Database
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摘要 文章对关联规则发现中应用较多的Apriori算法和DHP算法进行了分析,提出了一种新的关联规则发现算法。为了计算项目集的支持度,提出了数据库特征矩阵和特征矢量的概念。该算法通过对特征矢量求内积得出项目集(item-set)的支持度,只需遍历数据库一次,大大减少了对数据库的操作,提高了算法的效率。算法分析和实例证明验证了算法的快速性和高效性。 On the base of analysis of Apriori algorithm and DHP algrithm which is widely applied.To calculate the support of an item-set the authors define characteristic matrix and characteristic vector of debase.In this paper the au-thors present a new algorithm,which traverses the database just once,and eliminates the unnecessary trouble of travers-ing database.Experiments and algorithm analysis identifies its efficiency.
作者 毛秉毅
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第22期201-202,共2页 Computer Engineering and Applications
关键词 数据采掘 知识发现 机器学习 关联规则 APRIORI算法 DHP算法 数据库 data mining,knowledge discovery in database,association rule,database traversing
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Mannila H,Toivonen H.InkeriVerkamo A.Efficient algorithms for dis-covering association rulers[C].In:Processing of AAAI Workshop onKnowledge Discovering in Database, 1994--07
  • 2Srikant R,Agrawal R.Mining generalized association rulers[C].In:Pro-ceedings of the 21th international Conference on very Large Databases,1995-09
  • 3Hannu Toivonen,Mika Klemettinen,Pirjo Ronkaine et al. Pruning andgrouping Discovery association rules[C].In:Mlnet Workshop on Statis-tics,machine Learn-ing and Discovery in Databases. Heraklion. Crete,Greece, 1995-04
  • 4R Agrawal,T Imielinski,ASwami.Mining Associations Rules betweenSets of Items in Large Databases in Large tabases[C].In:Proc,ACM-SIGMOD, 1993

同被引文献10

引证文献3

二级引证文献14

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