| 关联规则挖掘Apriori算法的改进 |
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| 引用本文： | 杨启昉,马广平.关联规则挖掘Apriori算法的改进[J].计算机应用,2008,28(Z2). |
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| 作者姓名： | 杨启昉 马广平 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学管理学院,西安,710072
2. 西安航天动力试验技术研究所,西安,710100 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项日
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西北工业大学科学技术创新基金资助项目
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| 摘 要： | 在分析研究关联规则挖掘Apriori算法及其若干改进算法的基础上,对Apriori算法做了进一步地改进,提出一种基于条件判断的新思想.改进后的算法根据条件采用了事务压缩与候选项压缩的相结合的方式,减小了不必要的开销,从而提高了挖掘速度.
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| 关 键 词： | 关联规则 Apriori算法 频繁项集 支持度 |
Improvement of Apriori mining association rule algorithm |
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| YANG Qi-fang,MA Guang-ping.Improvement of Apriori mining association rule algorithm[J].journal of Computer Applications,2008,28(Z2). |
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| Authors: | YANG Qi-fang MA Guang-ping |
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| Affiliation: | YANG Qi-fang1,MA Guang-ping2(1.School of management,Northwestern Polytechnical University,Xi'an Shaanxi 710072,China,2.Xi'an Aerospace Propulsion Test Technique Institute,Xi'an Shaanxi 710100,China) |
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| Abstract: | A new idea to improve association rule mining algorithms being based on conditions judgment is proposed,that's all based on thorough analysis of Apriori algorithm and several improved algorithms.This algorithm reduces unnecessary expenses and accelerates data mining by combining transaction compression and candidate item compression. |
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| Keywords: | association rule Apriori algorithm frequent item support |
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