大数据集挖掘的层次二分抽样算法

• 作者: 王玉荣 钱雪忠
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据集 关联规则挖掘 抽样算法 EHAC算法 准则系数
• 年，卷（期）: 2010,（35）
• 页码范围: 126-128
• 分类号: TP311
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.35.036

摘要

针对目前关联规则挖掘的数据集不断增大,而很多抽样算法精度不高还要解决一系列NP难问题等情况.在分析利用频繁1项集进行抽样处理的基础上,提出了高精度的基于频繁n项集平均划分的关联规则挖掘算法--EHAC算法.理论和实验都表明,EHAC能够提高数据挖掘精度,在数据平均划分的同时,尽量保证频繁n项集能够平均划分,减少了数据库扫描次数,一定程度上缩减了数据库规模.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱雪忠	江南大学信息工程学院	92	741	15.0	22.0
2	王玉荣	江南大学信息工程学院	2	6	2.0	2.0