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摘要:
传统的关联规则挖掘Apriori算法时间开销大,针对Apriori算法的不足之处,基于关系代数理论,利用关系矩阵及相关运算给出了搜索频繁项集的基于关系代数理论的关联规则挖掘(ORAR)算法.利用关系矩阵只需扫描数据库一次,以降低算法运行时间,挖掘频繁项集,最后通过仿真实验比较这两个算法的执行时间,讨论了数据样本量和最小支持度对算法性能的影响.通过大量的仿真实验证明改进的ORAR算法是高效的,减少了挖掘数据集中频繁项集的运行时间.
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文献信息
篇名 对Apriori算法的改进及其实现研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 数据挖掘 时间 改进 关系矩阵 关联规则
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-26,61
页数 分类号 TP311.13
字数 2592字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.12.006
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 郑继刚 保山学院数学系 24 112 5.0 10.0
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数据挖掘
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改进
关系矩阵
关联规则
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计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
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