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摘要:
识别所有频繁项目集是Apriori算法的核心,针对关联规则中Apriori算法存在的运行效率和存储空间上的不足,提出一种基于数组的Apriori算法,从而减少了候选频繁集冗余,提高了算法效率.对高校学生体质测试项目进行挖掘分析,找出了各测试项的关联关系并对各测试项目设置的合理性进行了判断.
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文献信息
篇名 基于数组的Apriori算法在体质测试数据分析中的应用
来源期刊 山东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 体质 数据挖掘 关联规则 Apriori算法
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 55-58
页数 分类号 TP391
字数 4119字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6197.2011.05.016
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 刘辛 周口师范学院计算机科学系 15 66 4.0 7.0
2 杨素锦 周口师范学院计算机科学系 16 48 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
体质
数据挖掘
关联规则
Apriori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
山东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6197
37-1412/N
大16开
山东省淄博市张周路12号
1985
chi
出版文献量(篇)
2724
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12440
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