挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进

• 作者: 李绍军 钱锋 高杰
• 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 AprioriTid算法 频繁项集
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 188-190,197
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.07.056

摘要

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法确实能有效减少相关计算量,比已有算法执行效率明显提高,同时验证了该算法在旋转机械故障诊断中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学自动化系	223	3004	26.0	44.0
2	李绍军	华东理工大学自动化系	52	377	10.0	16.0
3	高杰	华东理工大学自动化系	6	65	4.0	6.0