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摘要:
在数据挖掘过程中,通常来说算法选择主要考虑两方面:一方面是因数据不同而显现的特点不同,所以采用与其相关联的算法来进行数据挖掘;另一方面是从实际运行系统的要求出发,这就需要视情况而异,选择合适的算法。数据挖掘的算法有很多种,关联规则是数据挖掘研究的一个重要分支,Apriori算法是关联规则挖掘中最具有影响力的算法。但因其存在着某些缺陷,所以,本文在分析研究关联规则挖掘中Apriori算法的基础上进行算法改进。改进的Apriori算法是一种基于划分思想的算法,该改进算法将有效地提高数据挖掘的效率。
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频繁项集
一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法
关联规则
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Apriori算法
关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进
关联规则
频繁项目集
支持度
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文献信息
篇名 改进的Apriori算法在数据挖掘中的应用
来源期刊 信息与电脑:理论版 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 算法改进
年,卷(期) xxydnllb_2012,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 76-77
页数 2页 分类号 TP311.13
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1 王卓 4 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
APRIORI算法
算法改进
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
信息与电脑(理论版)
月刊
1003-9767
11-2697/TP
大16开
82-454
2007
chi
出版文献量(篇)
11272
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57
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