【摘 要】
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针对传统Apriori算法挖掘警情数据的缺点,提出一种改进的Apriori算法。该算法首先在关联规则发现阶段引入权值参数,设计支持度阈值函数,以挖掘不常发生的重大案情发生规律;然
【机 构】
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南京理工大学泰州科技学院移动互联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61321491)
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针对传统Apriori算法挖掘警情数据的缺点,提出一种改进的Apriori算法。该算法首先在关联规则发现阶段引入权值参数,设计支持度阈值函数,以挖掘不常发生的重大案情发生规律;然后提出一种压缩矩阵优化算法,将数据压缩存储在只有0或1的矩阵中,并用2个数组来记录矩阵中每一行及每一列1的总数,可多次压缩矩阵,提升挖掘效率;最后将改进的算法用于实际的警情数据挖掘分析,给出关联规则挖掘结果。实验表明,改进算法不仅执行效率较传统算法有所提升,且针对警情数据的挖掘结果准确性也有所提高。
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