基于Apriori和FP-growth的关联挖掘

• 作者: 杨丽娇 梅全喜 肖谦
• 来源期刊: 科技展望
• 关键词: Apriori 频繁项集 FP-growth 关联挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（27）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 1-2
• 页数: 2页
• 字数: 3052字
• 语种: 中文

摘要

关联规则挖掘是数据挖掘研究方向最热门的课题之一,是针对购物篮分析的问题提出来的,目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联系.用零散的消费数据,通过合适的智能分析,可以获得消费者的一般性的购买规则.本文在综述数据挖掘的流程外,还将关联挖掘中里程碑式的Apriori算法进行了基本原理的论述,并提出Apriori的存在的瓶颈,并在此基础上论述了其改进的FP-growth算法,阐述两个算法对关联挖掘的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖谦	保山学院数学学院	2	4	1.0	2.0
2	梅全喜	保山学院数学学院	1	3	1.0	1.0
3	杨丽娇	保山学院数学学院	1	3	1.0	1.0