关联规则挖掘算法介绍

• 作者: 刘博 宋斌 李颉 王斌 陈玉婷
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 频繁项集 FP树
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.05.008

摘要

数据挖掘是一个多学科交叉融合而形成的新兴的学科,它利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间的关系.而在大规模事务数据库中,挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个非常重要的研究课题.文中介绍了关联规则挖掘的研究情况,描述了经典Apriori算法的实现,并对该算法进行了分析和评价,指出了其不足和原因.描述了FP树挖掘最大频繁项集的算法,通过实例对该算法进行了性能评估,并得到结论:数据库中潜在的最大频繁模式越多,运行时间越长.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	北京邮电大学电信工程学院	16	84	4.0	9.0
2	刘博	北京邮电大学电信工程学院	12	78	4.0	8.0
3	陈玉婷	北京邮电大学电信工程学院	1	39	1.0	1.0