基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法。该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息。对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取。该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算。实验结果证明了其可行性和高效性。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法.该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息.对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取.该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算.实验结果证明了其可行性和高效性.