【摘 要】
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在关联规则的挖掘中，频繁项集的生成是影响算法性能和效率的关键因素。随着数据维数的增大，传统的关联规则挖掘算法显然无法适应高维数据挖掘的需求。本文针对高维数据中关联规
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在关联规则的挖掘中，频繁项集的生成是影响算法性能和效率的关键因素。随着数据维数的增大，传统的关联规则挖掘算法显然无法适应高维数据挖掘的需求。本文针对高维数据中关联规则的挖掘问题提出了Split Mtrix_Apriori算法。该算法通过生成数据库的布尔矩阵减少了在频繁项集的生成中需多次扫描数据库所带来的开销，从根本上提高了算法的效率。
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