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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,从而提高销售额和利润。本文提出了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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一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法
数据挖掘
关联规则
分类规则
一种改进的加权关联规则挖掘算法
数据挖掘
Apriori算法
加权关联规则
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
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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 计算机与信息技术 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 支持度
年,卷(期) jsjyxxjs_2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 7-9
页数 3页 分类号 TP311.13
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1998(1)
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2008(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
计算机与信息技术
月刊
大16开
1993
chi
出版文献量(篇)
2343
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