聚类后的关联规则快速更新算法研究

• 作者: 曲守宁 杜韬 董彩云 郭春燕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 聚类分析 联合挖掘 K-MEANS算法
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2004.11.010

摘要

关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题.通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究,指出了其在实用中存在的两个主要问题.鉴于此,在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上,讨论了将这两种独立的挖掘方法集成起来的联合挖掘,使其可以有效地压缩数据规模.给出了聚类后的关联规则快速更新算法描述.实验结果表明,算法性能优良,提高了数据挖掘执行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲守宁	济南大学信息科学与工程学院	39	398	10.0	19.0
2	杜韬	济南大学信息科学与工程学院	7	61	4.0	7.0
3	郭春燕	济南大学信息科学与工程学院	23	157	6.0	12.0
4	董彩云	济南大学信息科学与工程学院	4	179	4.0	4.0