基于X ML数据挖掘的Apriori算法的研究与改进

• 作者: 张继荣 王向阳
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: XML 数据挖掘 关联规则 频繁项集 Apriori
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 178-180,188
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.06.049

摘要

X ML以其诸多优点，迅速成为不同领域间信息表示与交换的标准；大量X ML数据的出现给数据挖掘带来了新的挑战；挖掘XML数据关联规则的大部分工作都是基于Apriori算法的研究；对Apriori算法的基本方法与效率进行了分析，指出其不足，并提出了改进的XApriori算法，该算法基于新的数据结构，利用 Hash 表的存储技术以及对 Apriori 算法的优化来提高查找频繁项集的效率；对Apriori算法和XApriori算法进行了比较，实验结果表明改进的XApriori算法优于Apriori算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继荣	西安邮电大学通信与信息工程学院	47	407	9.0	18.0
2	王向阳	西安邮电大学通信与信息工程学院	2	15	1.0	2.0