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提出一种改进遗传粒子群算法，并将其运用到挖掘关联规则的频繁项集中。该算法把遗传算法和离散粒子群算法相结合．通过划分子群用两种不同的更新策略对粒子进行了更新，增加了粒子的多样性。通过实验表明，该算法够有效地进行全局和局部搜索，在很大程度上提高了搜索效率。且具有良好的挖掘效果。
基于遗传粒子群算法的频繁项集挖掘算法
【摘 要】
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提出一种改进遗传粒子群算法，并将其运用到挖掘关联规则的频繁项集中。该算法把遗传算法和离散粒子群算法相结合．通过划分子群用两种不同的更新策略对粒子进行了更新，增加了粒子
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【出 处】
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现代计算机：下半月版
【发表日期】
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2009年1期
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