原文服务方: 科技与创新       
摘要:
事务数据库中关联规则的发现是数据挖掘中一个非常重要的研究领域,关联规则的挖掘通常分为两个步骤,首先找出所有频繁项集,然后由频繁项集产生强关联规则.Apriori算法是查找频繁项集的基本算法,简单明了,易于实现,但存在一些不足.针对Apriori算法需要多次扫描事务数据库,并产生大量候选项集,导致算法效率较低的缺陷,设计了一种基于项集信息表的Apriori_T算法,以表的形式来记录项集信息,避免了重复扫描事务数据库,降低了系统的I/O开销,提高了查找频繁项集的效率.
推荐文章
基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的关联规则挖掘方法
正负关联规则挖掘
双支持度阈值
Apriori算法
非频繁项集
IDF加权
一种用作频繁项集挖掘的改进Apriori算法
Apriori算法
FP-树
数据挖掘
关联规则
项集
事务约简和2项集支持度矩阵快速剪枝的Apriori改进算法
关联规则
Apriori算法
频繁项集
支持度矩阵
一种基于后缀项表的并行闭频繁项集挖掘算法
频繁项集挖掘
并行挖掘算法
MapReduce
闭频繁项集
后缀项表
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于项集信息表的Apriori_T算法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 Apriori_T算法 项集信息表 事务数据库
年,卷(期) 2010,(21) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 131-133
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.21.051
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 黄芳 中南大学信息科学与工程学院 50 320 8.0 16.0
2 谭欣 中南大学信息科学与工程学院 6 26 4.0 5.0
3 严卫 中南大学信息科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (4)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Apriori_T算法
项集信息表
事务数据库
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
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导