基于预判筛选的高效关联规则挖掘算法

• 作者: 孙知信 袁源 赵学健
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 事务数据库 预判筛选 Apriori
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1654-1659
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT151107

摘要

关联规则分析作为数据挖掘的主要手段之一,在发现海量事务数据中隐含的有价值信息方面具有重要的作用.该文针对Apriori算法的固有缺陷,提出了AWP (Apriori With Prejudging)算法.该算法在Apriori算法连接、剪枝的基础上,添加了预判筛选的步骤,使用先验概率对候选频繁k项集集合进行缩减优化,并且引入阻尼因子和补偿因子对预判筛选产生的误差进行修正,简化了挖掘频繁项集的操作过程.实验证明AWP算法能够有效减少扫描数据库的次数,降低算法的运行时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙知信	南京邮电大学物联网学院	169	1816	21.0	34.0
5	袁源		12	74	4.0	8.0
6	赵学健	南京邮电大学物联网学院	23	113	5.0	10.0