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关联规则挖掘的两种改进算法
被引量:
5
1
作者
朱辉生
马常霞
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006年第8期117-119,共3页
针对Apriori算法的主要问题,提出了关联规则挖掘的两种改进算法:高维分解法通过遍历事务数据库形成高维频繁项目集和关联规则,然后直接分解高维关联规则得到低维关联规则;前缀广义链表法先通过对事务数据库的遍历形成前缀链表,然后再次...
针对Apriori算法的主要问题,提出了关联规则挖掘的两种改进算法:高维分解法通过遍历事务数据库形成高维频繁项目集和关联规则,然后直接分解高维关联规则得到低维关联规则;前缀广义链表法先通过对事务数据库的遍历形成前缀链表,然后再次扫描事务数据库,遍历其前缀链表,根据判断每个事务是否与其中的一条路径完全或部分重合而找到关联规则。这两种算法均能极大地减少事务数据库的遍历和大规模候选序列集的产生,提高挖掘算法的效率,使得关联规则的产生简单化。
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关键词
数据挖掘
关联规则
高维分解法
前缀链表遍历
法
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职称材料
题名
关联规则挖掘的两种改进算法
被引量:
5
1
作者
朱辉生
马常霞
机构
淮海工学院计算机科学系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006年第8期117-119,共3页
文摘
针对Apriori算法的主要问题,提出了关联规则挖掘的两种改进算法:高维分解法通过遍历事务数据库形成高维频繁项目集和关联规则,然后直接分解高维关联规则得到低维关联规则;前缀广义链表法先通过对事务数据库的遍历形成前缀链表,然后再次扫描事务数据库,遍历其前缀链表,根据判断每个事务是否与其中的一条路径完全或部分重合而找到关联规则。这两种算法均能极大地减少事务数据库的遍历和大规模候选序列集的产生,提高挖掘算法的效率,使得关联规则的产生简单化。
关键词
数据挖掘
关联规则
高维分解法
前缀链表遍历
法
Keywords
Data mining Association rules High dimension decomposing Prefix linked list traversing
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关联规则挖掘的两种改进算法
朱辉生
马常霞
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2006
5
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