关联规则挖掘算法的改进

• 作者: 吴芬兰 李整 胡朝举 高雅
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 Apriori算法
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 151-152
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.08.048

摘要

为了提供一种更加准确高效的关联规则算法,在传统的Apriori算法的基础上引入分而治之的理念和加权的思想.先把数据库分成互不相交的块,根据需求分析从每一个块中产生用户感兴趣的子集,把所有的子集合并成挖掘对象,再利用普通的关联规则算法产生频繁项集,最后在该项集的基础上产生加权频繁项集.该算法基本上克服了传统Apriori算法的缺点,从而大大地提高了运算效率,最大限度解决了"项集生成瓶颈"问题,并且使得生成的关联规则更加科学、准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高雅	华北电力大学计算机系	3	27	1.0	3.0
2	李整	华北电力大学计算机系	16	148	5.0	12.0
3	胡朝举	华北电力大学计算机系	23	102	4.0	9.0
4	吴芬兰	华北电力大学计算机系	4	35	3.0	4.0