原文服务方: 科技与创新       
摘要:
文中介绍了Apriori算法,并从逐渐减少扫描的数据量和减少扫描数据库的次数两个方面对Apriori算法进行优化,介绍了AprioriTid算法和Partition算法.根据这两种算法的优势又将两者进行结合,对整个数据库采用Partition算法,将数据库分区,而在每个分区中又采用AprioriTid算法.此外,在将数据库分区时,对数据进行一个预处理,即将支持数较高的两项集尽可能地放在同一个分区中,最后将结合的结果与单纯采用一种算法的效率进行比较.
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文献信息
篇名 关联规则挖掘算法的研究和应用
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 关联规则 Apriori算法 AprioriTid算法 Partition算法
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目 数据库 数据仓库 数据挖掘
研究方向 页码范围 193-194,192
页数 3页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.12.080
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 喻国平 南昌大学计算机中心 20 132 7.0 11.0
2 徐军莉 南昌大学计算机中心 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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Apriori算法
AprioriTid算法
Partition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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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