基于向量矩阵优化频繁项的改进 Apriori 算法

• 作者: 曹莹 苗志刚
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: VM_Apriori算法 关联规则 项集优化 向量矩阵 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 349-353
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.02.34

摘要

针对经典 Apriori 算法存在多次扫描数据库及生成冗余候选项的弊端，提出一种改进的 VM_Apriori 算法。该算法采用事务数据向量矩阵与行候选向量相结合的表示方法，运用快速排序的思想对频繁项集的项按各单项的出现频度升序重排，以提高算法的执行效率。实验结果表明，改进的 VM_Apriori 算法能在正确挖掘关联规则的同时极大提高执行效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗志刚	河北金融学院信息管理与工程系	60	111	5.0	9.0
2	曹莹	河北金融学院信息管理与工程系	54	87	4.0	8.0