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摘要:
Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量.通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率.实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率.
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文献信息
篇名 关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现
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 Hash表
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 155-157
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 1975字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2005.08.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许棠 湛江师范学院教育技术部 16 101 3.0 9.0
2 陈文庆 湛江师范学院教育技术部 25 154 5.0 12.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
Apriori算法
Hash表
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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