| 基于改进Apriori算法的关联规则挖掘研究 |
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| 引用本文： | 朱其祥,徐勇,张林.基于改进Apriori算法的关联规则挖掘研究[J].微机发展,2006,16(7):102-104. |
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| 作者姓名： | 朱其祥 徐勇 张林 |
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| 作者单位： | 安徽财经大学信息工程学院 安徽蚌埠233041 |
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| 基金项目： | 中华全国供销合作总社科研项目(2006)，安徽财经大学青年科研资助项目(ACKYQ0637ZC) |
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| 摘 要： | 关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容。经典的关联规则提取算法———Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,一是会产生大量的候选项目集,二是在扫描数据库时需要很大的I/O负载。通过对关联规则产生过程的实际实验分析发现,可以采取利用频繁k-1项集Lk-1对候选k项集Ck进行预先剪枝、及在扫描数据库过程中忽略对频繁项集的产生无贡献的交易记录的方法来改进关联规则提取的效率。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 频繁项集 Apriori |
| 文章编号： | 1673-629X(2006)07-0102-03 |
| 修稿时间： | 2005年10月27 |
Research on Mining Association Rule Based on Improved Apriori Algorithm |
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| ZHU Qi-xiang,XU Yong,ZHANG Lin.Research on Mining Association Rule Based on Improved Apriori Algorithm[J].Microcomputer Development,2006,16(7):102-104. |
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| Authors: | ZHU Qi-xiang XU Yong ZHANG Lin |
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| Abstract: | Mining association rule is one of the most important topics of data mining.There are some shortcomings in mining association rules via Apriori algorithm or its improved algorithms.The first is many candidate items are generated;the second is more disk I/O needed.It's been found the efficiency of algorithms can been improved by pruning the candidate items C_k based on frequent items L_(k-1),and ignoring the transactions which is useless for frequent items generated. |
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| Keywords: | data mining association rules frequent items Apriori |
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