基于项集优化重组的频繁项集发现算法

• 作者: 宋顺林 王明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 频繁项集 项集数组 逻辑运算 关联规则
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 2332-2334
• 分类号: TP311.13|TP182
• 字数: 4290字
• 语种: 中文

摘要

发现频繁项集是关联规则挖掘的主要途径,也是关联规则挖掘算法研究的重点.关联规则挖掘的经典Apriori算法及其改进算法大致可以归为基于SQL和基于内存两类.为了提高挖掘效率,在仔细分析了基于内存算法存在效率瓶颈的基础上,提出了一种发现频繁项集的改进算法.该算法使用了一种快速产生和验证候选项集的方法,提高了生成项目集的速度.实验结果显示该算法能有效提高挖掘效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋顺林	江苏大学计算机科学与通信工程学院	83	886	16.0	25.0
2	王明	江苏大学计算机科学与通信工程学院	12	35	4.0	5.0