| Apriori算法的优化方法 |
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| 引用本文： | 陈伟.Apriori算法的优化方法[J].计算机技术与发展,2009,19(6). |
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| 作者姓名： | 陈伟 |
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| 作者单位： | 淮南联合大学,计算机系,安徽,淮南,232038 |
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| 基金项目： | 安徽省高校青年教师资助计划项目 |
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| 摘 要： | 关联规则是数据挖掘的主要技术之一,是指从一个大型的数据集中发现有趣的关联或相关关系,即从数据集中识别出频繁项集,然后再利用这些频繁集创建描述关联规则的过程.频繁项集挖掘是关联规则挖掘的主要步骤,在频繁项集挖掘中,需要大量进行两个操作:判断两个k-项集是否是前k-1项相同且最后一项不同,即连接步;判断一个项集是否为另一个项集的子集,即剪枝步,通过减少连接操作和剪枝操作的循环次数,以此来提高Apriori算法的效率.
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| 关 键 词： | 关联规则 Apriori算法 频繁项集 |
Method of Apriori Algorithm Optimization |
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| CHEN Wei.Method of Apriori Algorithm Optimization[J].Computer Technology and Development,2009,19(6). |
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| Authors: | CHEN Wei |
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