广义遗传算法在Apriori算法改进中的应用

• 作者: 任江洪 叶仲泉 曹长修 李颖
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 广义遗传算法 关联规则
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 页码范围: 1-3,6
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2004.11.001

摘要

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法.但在面对海量数据集时,由于过多的磁盘读写操作,使算法的效率大大降低.本文提出了一种将数据集根据处理计算机的内存进行分割,使分割后的每一部分数据集能直接放入内存中,用Apriori算法找到局部的关联规则,再在所有找到的局部关联的基础上,使用遗传算法寻找全局关联规则的方法.由于大大减少了磁盘操作,在处理海量数据集时本方法效率优于传统Apriori算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹长修	重庆大学自动化学院	162	2835	26.0	47.0
2	叶仲泉	重庆大学自动化学院	25	142	7.0	11.0
3	李颖	重庆大学自动化学院	37	337	10.0	18.0
4	任江洪	重庆大学自动化学院	10	56	5.0	7.0