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摘要:
从大量事务记录中发现有意义的关联规则,可以帮助做出许多商务决策,如分类设计、交叉购物,从而提高销售额度和利润.一种基于链表族数据结构的关联规则挖掘的改进方法,性能明显优于Apriori算法.由于该方法只需访问数据库一次,对于挖掘海量数据其性能尤为明显.
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频繁项集
基于T统计量的一种改进关联规则挖掘方法
数据挖掘
关联规则
T统计量
显著性
一种关联规则挖掘算法的改进与研究
关联规则
最大频繁项集
矩阵压缩
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 一种改进的关联规则挖掘方法
来源期刊 郧阳师范高等专科学校学报 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 支持度
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 计算机科学技术研究
研究方向 页码范围 77-79
页数 3页 分类号 TP312
字数 2466字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-6072.2007.06.024
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (182)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1998(1)
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2007(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
支持度
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
汉江师范学院学报
双月刊
1008-6072
42-1892/G4
大16开
湖北十堰市北京南路18号
1980
chi
出版文献量(篇)
4748
总下载数(次)
12
总被引数(次)
7081
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