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摘要:
针对数据挖掘中关联规则中Apriori算法会产生庞大的候选项集和对数据库的扫描时计算机会承担较大的I/0开销等问题,提出了一种改进方法.该方法通过对候选项集的先验剪枝和对数据库各项集进行监视优化,从而动态减少扫描项集数目,使每次扫描数据库都是精简高效的.实验证明了改进算法能有效提高挖掘速率.
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文献信息
篇名 Apriori算法的改进与应用
来源期刊 工业控制计算机 学科
关键词 数据挖掘 关联规则 Apriori算法
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 工业自动化软件应用及开发专题
研究方向 页码范围 48-49
页数 2页 分类号
字数 2879字 语种 中文
DOI
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1 熊巧 上海大学机电工程与自动化学院 1 4 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
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业控制计算机
月刊
1001-182X
32-1764/TP
大16开
南京市龙蟠路173号江苏省计算技术研究所
28-60
1988
chi
出版文献量(篇)
13243
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