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关联规则挖掘算法中的Apriori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则,算法思路简单容易实现;但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库,效率较低,在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显;矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集,避免了反复查找数据库,但要存储大量的非频繁项集,且查找低次频繁项集速度较慢。文中提出的矩阵等价类算法,利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度,然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集。实验结果证明了算法的可行性、高效性。 相似文献
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关联规则挖掘的矩阵算法 总被引:19,自引:0,他引:19
关联挖掘作法中的Apriori算法提供了一种根据查找频繁项集来发现数据集中的关联规则的方法,这种算法思路简单易于实现;但在由低次频繁项集生成高次频繁项集时需反复查找数据库,在效率上存在一定的欠缺,在寻找高次频繁项集时尤为明显,文章提出了一种新的关联规则挖掘算法:矩阵算法。同Apriori算法相比较,该算法能直接查找高次频繁项集,可以有效地屏蔽Aptiori算法性能瓶颈试验结果表明,当频繁项级较高时该算法比Apriori具有更高的执行效率和性能,并具有良好的可行性。 相似文献
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为了有效提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究基于矩阵的关联规则挖掘算法的基础上,提出了改进的关联规则挖掘算法DMApriori,并选取程序模拟超市购物产生的4个试验数据集,应用DMapriori算法对该数据集进行了关联规则挖掘;实验结果表明,该算法能平均提高关联规则挖掘时间20%;在计算数据库中的频繁项集时,通过有效裁剪布尔矩阵,使算法逐层扫描的数据量大大减少,并且对每个项集计数时,只扫描部分数据,提高了关联规则挖掘算法的性能。 相似文献
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一种基于矩阵的动态频繁项集挖掘算法 总被引:4,自引:0,他引:4
频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,提出了一种基于上三角项集矩阵的动态频繁项集挖掘算法。当事务数据库和最小支持度发生变化时,本算法只需重新遍历一次上三角项集矩阵,即可得到新的频繁项集。与传统的频繁项集挖掘算法相比,在执行效率上有显著提高。 相似文献
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挖掘频繁项集是关联规则算法中的关键问题,提高频繁项集的产生效率是近几年关联规则挖掘领域研究热点之一.该文针对Apriori算法的不足,提出了一种0-1矩阵的改进算法.此改进算法大大减少了访问数据库的次数,提高了系统的运行效率,同时还减少了大量的候选集的产生,节约了存储空间. 相似文献