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基于图的关联规则挖掘算法会产生大量候选项集。针对该问题,提出一种结合双向搜索策略的改进算法。按照支持度对频繁1-项集排序,对频繁k-项集的最长超集进行验证,利用Apriori算法进行剪枝。实验结果表明,在支持度阈值较小时,改进算法能有效减少候选项集的数量,提高挖掘效率。
基于图和双向搜索的频繁项集挖掘算法
【摘 要】
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基于图的关联规则挖掘算法会产生大量候选项集。针对该问题,提出一种结合双向搜索策略的改进算法。按照支持度对频繁1-项集排序,对频繁k-项集的最长超集进行验证,利用Apriori
【机 构】
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重庆邮电大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年1期
【基金项目】
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教育部留学回国人员科研启动基金资助项目（教外司留[2007]1108号）, 重庆邮电大学科研基金资助项目（A2006-05）
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