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本文研究了数据挖掘关联规则算法Apriori存在的不足,提出了对该算法的改进方法,针对购物系统事务数据库,利用矩阵以及字典构建候选集及频繁项集,通过将矩阵各行间进行与运算计算项集支持度,利用字典记录候选集及频繁项集,有效降低了扫描事务数据库的次数,提高了算法效率。
改进的Apriori算法在个性化推荐中的应用
【摘 要】
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本文研究了数据挖掘关联规则算法Apriori存在的不足,提出了对该算法的改进方法,针对购物系统事务数据库,利用矩阵以及字典构建候选集及频繁项集,通过将矩阵各行间进行与运算
【机 构】
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吉林建筑科技学院
【出 处】
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通讯世界
【发表日期】
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2020年6期
【基金项目】
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吉林建筑科技学院2018年校级科研项目(校科字[2018]003号)
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