基于SOA的改进型Apriori算法

• 作者: 张四平 王梅
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 面向服务构架 关联规则 频繁项集 Apriori算法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 487-493
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2016.04.014

摘要

针对传统的粗糙集挖掘方法易受到频繁项集中干扰项的影响,导致挖掘精度低的问题,提出基于面向服务构架和时频特征提取的频繁项集关联规则挖掘Apriori算法.通过频繁模式树下的面向服务构架SOA模型,建立频繁项挖掘的频繁模式树,并进行信息融合预处理,构建频繁项集关联规则概念格,并提取数据时频特征,实现Apriori算法改进.仿真结果表明,采用改进Apriori算法进行关联规则的频繁项集挖掘时,数据特征提取精度较高,所需时间少,挖掘精度及指标性能均优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张四平	湖南信息职业技术学院计算机工程学院	27	30	4.0	4.0
2	王梅	湖南信息职业技术学院计算机工程学院	29	46	4.0	5.0