基于高频规则发现的大学生个性分析研究

• 作者: 张燕姑 徐贯东 沈斌
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 高频规则 Apriori algorithm 频繁项集
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 页码范围: 1277-1279
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 3641字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2005.05.053

摘要

高频规则发现作为关联规则发现的子问题,在许多重要的数据挖掘领域中起着关键的作用.经典的高频规则发现算法是一个多次遍历的算法,计算的复杂度较高.对高频规则算法的关键思想以及性能进行了研究,给出了高频规则发现算法Apriori的改进算法,并应用于大学生个性分析.该算法有效地提高了原算法的性能,对Apriori算法的各种变形同样适用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕姑		12	127	6.0	11.0
2	徐贯东		6	13	2.0	3.0
3	沈斌	浙江大学计算机学院	27	189	7.0	13.0