Apriori算法的优化方法

• 作者: 陈伟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 Apriori算法 频繁项集
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.06.022

摘要

关联规则是数据挖掘的主要技术之一,是指从一个大型的数据集中发现有趣的关联或相关关系,即从数据集中识别出频繁项集,然后再利用这些频繁集创建描述关联规则的过程.频繁项集挖掘是关联规则挖掘的主要步骤,在频繁项集挖掘中,需要大量进行两个操作:判断两个k-项集是否是前k-1项相同且最后一项不同,即连接步;判断一个项集是否为另一个项集的子集,即剪枝步,通过减少连接操作和剪枝操作的循环次数,以此来提高Apriori算法的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟	淮南联合大学计算机系	23	81	5.0	8.0