基于矩阵加权的VMOApriori算法

• 作者: 段成永 陈波 高秀娥
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 矩阵加权 频繁项集 压缩 向量 VMOApriori算法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3333字
• 语种: 中文

摘要

针对关联规则数据挖掘的Apriori算法存在I/O负载大、计算速度慢和减枝过程中间结果多的问题,提出了一种基于矩阵加权的VMOApriori算法.该算法扫描一次数据库生成事务矩阵,并利用矩阵加权及其向量运算产生频繁项集,通过删减矩阵中事务及事务项压缩矩阵,减少了候选项集的冗余,加快了频繁项集的筛选速度.仿真表明,该算法降低了I/O负载,减少了中间结果数据量,提高了数据挖掘效率,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈波	大连大学信息工程学院	65	418	12.0	17.0
3	高秀娥	大连大学信息工程学院	23	133	7.0	11.0
7	段成永	大连大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0