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摘要:
基于图的关联规则挖掘算法是一种通过构建关联图并直接生成候选频繁项集,进而验证得到所有频繁项集的算法.在该算法中,对候选项集的验证操作占用了大量的时间,为此提出了改进算法.改进主要体现在两个方面:按支持度降序对频繁1项重新编号再构建关联图;利用Apriori性质删减用来生成候选项集的冗余扩展项节点.实验结果表明,在最小支持度阈值较小时,改进算法有效减少了冗余的候选频繁项集,提高了算法的性能.
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文献信息
篇名 一种有效的基于图的关联规则挖掘算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 关联图 频繁项集
年,卷(期) 2006,(11) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 2654-2656
页数 3页 分类号 TP311.13
字数 3826字 语种 中文
DOI
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 史忠植 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 232 9166 52.0 89.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
关联图
频繁项集
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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