【摘 要】
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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
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南省计量检测研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(41201468);国家公益性行业科研专项(201510003-5)
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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。
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