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摘要:
数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apaod进行分析,发现该技术存在的问题.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.对Apriori算法做了改进.借助0-1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率.
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一种改进的Apriori算法
Apriori算法
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删减
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关联规则
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关联规则
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非频繁项目集
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文献信息
篇名 一种改进的Apriori算法
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 Apriori算法
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 51-53
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2180字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.05.016
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 翟明清 滁州学院数学系 19 94 5.0 9.0
2 袁万莲 安徽大学计算机科学与技术学院 3 62 2.0 3.0
6 郑诚 滁州学院数学系 1 41 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
Apriori算法
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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