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基于项集优化重组的频繁项集发现算法
作者姓名:王明  宋顺林
作者单位:1. 江苏大学2. 江苏大学计算机学院
基金项目:江苏省产业信息化重点基金资助项目 
摘    要:发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点。关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类。为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法。该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度。实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率。

关 键 词:数据挖掘  频繁项集  项集数组  逻辑运算  关联规则  
收稿时间:2010-03-12
修稿时间:2010-05-10
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