基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法

• 作者: 向德华 李宁 肖红光 谭雯 邓国群
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则挖掘 Apriori算法 矩阵压缩 加权
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 技术热点——先进算法与人工智能
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2018.03.003

摘要

关联规则挖掘作为近年来的研究热点之一,其经典算法Apriori算法因需要多次扫描数据库且会产生大量候选项集,严重影响了关联规则的挖掘效率.在此基础上提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,只需扫描一次数据库,并将其转换为0-1矩阵,根据相关性质对矩阵进行压缩,从而降低了算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目的重要性,采取加权的方法,用求概率的方式设置项目属性的权值.同Apriori算法相比,本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集.实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖红光	长沙理工大学计算机与通信工程学院	34	302	9.0	16.0
2	向德华		19	22	2.0	3.0
3	李宁		15	14	2.0	3.0
4	邓国群	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	7	2.0	2.0
5	谭雯	长沙理工大学计算机与通信工程学院	4	8	2.0	2.0