| 基于压缩矩阵方式的Apriori改进算法 |
| |
| 引用本文： | 付沙,廖明华,宋丹.基于压缩矩阵方式的Apriori改进算法[J].微电子学与计算机,2012,29(6):28-32,36. |
| |
| 作者姓名： | 付沙 廖明华 宋丹 |
| |
| 作者单位： | 湖南财政经济学院,湖南长沙,410205 |
| |
| 基金项目： | 湖南省情与决策咨询研究课题 |
| |
| 摘 要： | 针对关联规则中Apriori算法的不足之处,提出两种基于压缩矩阵方式的Apriori改进算法,改进算法充分利用矩阵并对其进行压缩,以大幅度减少扫描数据库的次数,并提高频繁项集的生成效率,从而有效提升算法的运算效率,同时,.,通过实例应用和算法性能兮析证明所提出的两种改进算法部是有效的关联规则挖掘方法。且比Apri算法具有最好的性能.
|
| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 Apriori算法 压缩矩阵 频繁项集 |
The Improved Apriori Algorithm Based on Compression Matrix Approach |
| |
| FU Sha,LIAO Ming-hua,SONG Dan.The Improved Apriori Algorithm Based on Compression Matrix Approach[J].Microelectronics & Computer,2012,29(6):28-32,36. |
| |
| Authors: | FU Sha LIAO Ming-hua SONG Dan |
| |
| Affiliation: | (Hunan University of Finance and Economics.Changsha 410205,China) |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | data mining association rules Apriori algorithm compression matrix frequent itemsets |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
