基于RFM和事务压缩的改进型Apriori算法研究

• 作者: 张春海 李华 韩涛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 RFM Apriori_RFM
• 年，卷（期）: 2005,（26）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 184-187
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3329字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.26.053

摘要

关联是数据挖掘领域的一个重要研究课题.对关联规则挖掘进行了介绍,对Apriori算法进行了分析,针对该算法的不足,并结合CRM实际应用中的RFM(Recency,Frequency,Monetary)要求,提出了基于RFM约束和事务压缩的改进型算法--Apriori-RFM.实验表明,改进的算法减小了访问数据库的规模,提高了查准率和关联质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春海	中国海洋大学计算机科学与工程系	40	429	10.0	19.0
2	李华	中国海洋大学计算机科学与工程系	32	166	7.0	11.0
3	韩涛	中国海洋大学计算机科学与工程系	5	31	3.0	5.0