基于向量内积的关联规则挖掘算法研究

• 作者: 刘以安 刘强 王士同 邹晓华
• 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 频繁项集
• 年，卷（期）: 2006,（21）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 172-174,182
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.21.051

摘要

针对近年来研究较多的数据关联挖掘问题,论文将向量内积引入到该领域,并通过合理分配数据存储结构来提高数据库频繁项集的生成效率.研究表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有动态剪枝、不保存中间候选项和节省大量内存空间等优点.在处理超大型数据库和分布式数据库方面均能得到较好的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	刘以安	江南大学信息工程学院	114	862	15.0	23.0
3	邹晓华	江苏科技大学电子信息学院	14	77	5.0	8.0
4	刘强	江苏科技大学电子信息学院	8	68	3.0	8.0