一种基于矩阵压缩的Apriori优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项集是其中的一个关键步骤.文章提出了一种基于矩阵压缩的Apriori优化算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较.实验表明与Apriori算法相比,新算法的效率较好.     

基于等价类的Apriori优化算法

介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算 法——Ec-Apriori算法。该算法采用划分的方法,按照频繁1-项集支持度对数据库进行划分,在各自独立的子数据库上运用等价类的方法生成候选集,优化连接操作,同时利用位对象操作简化支持度的计算,较好地提高了算法效率。实验结果表明,改进后的算法具有较好的有效性。     

关联规则挖掘在游戏视频销售中的研究与应用

数据挖掘是一项热门技术,该技术融合了数据库、统计学等领域知识,关联规则的挖掘则能找出商品销售中商品之间的联系。本文针对Apriori算法,及其改进算法FP-Growth进行了研究,对比了Apriori算法与FPGrowth算法的效率,得出FP-Growth算法由于只需要对数据进行一次扫描即可生成相应的数据集,使其生成数据集的整体效率要高于Apriori算法。     

基于矩阵的关联规则挖掘算法

文章通过对Apriori算法的思想和性能的分析,提出一种基于矩阵的关联规则挖掘算法。新算法直接通过对布尔矩阵的列向量进行对位“与”运算产生频繁项集,有效地解决了Apriori算法迭代产生频繁项集的瓶颈问题。试验结果表明,新算法比Apriori算法具有更高的效率和性能。     

一种基于Apriori的关联规则挖掘算法的研究

该文通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究剖析,认为Apriori算法存在一些不足;并且根据这些不足提出了相应的改进UDApriori算法对经典算法进行优化,从而得到一种改进的Apriori算法,与原算法相比运算效率大大提高.     

一种新的高效Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。本文针对Apriori算法的瓶颈提出一种使用先验算法产生频繁2项目集。并给出了一种简单有效的逐步缩减交易数据库的方法,加快了频繁k项目集的验证速度。新算法减小了存储空间,并显著提高了Apriori算法的效率,并改进了数据挖掘算法的性能。     

基于事务地址索引表的Apriori优化算法

深入研究Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈,以Apriori算法的运行事实为前提,给出了约简事务数据库中事务记录的理论,提出了一种利用事务地址索引表来有效约简事务数据库中事务记录的Apriori优化算法,以提高Apriori算法的执行效率.     

一种优化的Apriori算法

深入研究Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈,以Apriori算法的运行事实为前提,给出了约简事务数据库中事务记录的理论,提出了一种利用事务地址索引表来有效约简事务数据库中事务记录的Aprio- ri优化算法,以提高Apriori算法的执行效率。     

基于Apriori算法改进的关联规则提取算法

通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析，认为Apriori算法存在一些不足。并且根据这些不足提出了相应的改进算法对Apriori算法进行优化，从而得到一种改进的Apriori算法，与原算法相比运算效率大大提高。     

改进Apriori算法在医院监护中心的研究与应用

为了提高对医院监护中心历史数据的管理水平,为监护人员提供有力的决策支持,提出了一种针对该系统的改进Apriori算法。该算法引入了属性值度的概念,减少了找出频繁项集所需要的时间,也减少了扫描数据库的次数。为了验证改进Apriori算法的正确性、有效性和快速性,文中将改进的Apriori算法与传统的Apriori算法分别应用到医院监护中心系统中去,并对两种算法的效率进行了比较。结果表明,改进Apriori算法能够得到所需要的强关联规则,并在效率上有显著的提高,为监护人员更好控制患者的病情提供了很好的决策支持。     

一种关联规则挖掘算法-GBARM

Apriori算法是经典的频繁项目集生成算法,在数据挖掘界起着里程碑的作用。但是该算法要求多次扫描可能非常大的交易数据库。文章在Apriori算法的基础上,提出了一种改进的关联规则挖掘算法-GBARM。该算法能够使得每次扫描的事务数大大减少,并且能够逐步减小候选k-项集的规模,从而改善算法的性能。     

Apriori算法低频规则的有效性及实现

针对经典Apriori算法基于全局、高频两个条件的缺陷,指出事务数据库低频规则的有效性,并通过对C4.5决策树的规则构造,进一步证明事务数据库存在低频规则,在此基础上,给出了一种Apriori低频规则挖掘算法。该算法与经典的Apriori算法兼容,但不是对Apriori算法简单的扩展,而是从理论上打破了Apriori算法基于全局和高频两个条件。最后通过实例用Apriori低频规则挖掘算法和C4.5算法对实例数据库进行挖掘,证明两者的一致性和Apriori低频规则的有效性,同时也证明了Apriori低频规则挖掘算法的有效性。     

基于VC＋＋的Apriori规则算法的优化实现

关联规则算法是数据挖掘的核心。本文首先介绍了关联规则的定义,接着在现有Apfiori算法的基础上分析了存在的不足,并提出了一个关联规则算法的改进模式,从而提高Apriori算法的效率。     

基于VC 的Apriori规则算法的优化实现

关联规则算法是数据挖掘的核心。本文首先介绍了关联规则的定义,接着在现有Apriori算法的基础上分析了存在的不足,并提出了一个关联规则算法的改进模式,从而提高Apriori算法的效率。     

对于基于搜索方法的关联规则发现算法的研究

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向,本文首先介绍了一种基于层次的Apriori算法和一种基于搜索算法的QAIS算法,通过二者的比较,指出了QAIS算法中的优点以及不足之处。然后有针对性的提出了解决的方案,形成了ImprovedQAIS算法。     

基于关联规则的二维哈希算法的改进

对关联规则发现中应用较多的Apriori算法进行了介绍和分析。在对Apriori算法改进的二维哈希算法中引入了新的哈希函数。这种哈希函数有效地避免了哈希“冲突”，有利于迅速产生二阶频繁项集，从而大幅度地提高了频繁项集产生的效率。     

用VB对基于Apriori算法的数据挖掘的实现

Apriori算法是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项集的算法。文章以100期彩票的开奖结果作为挖掘对象，利用该算法从中找出相对频繁出现的数字组合，并用VB进行了程序实现。