【摘 要】
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针对经典的Apriori算法在处理大型数据库时挖掘效率有所下降,提出一种基于二阶粒子群算法的关联规则挖掘方法.该算法首先利用Partition算法将原始数据库划分为n个不重叠的子
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(1308RJZA194)
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针对经典的Apriori算法在处理大型数据库时挖掘效率有所下降,提出一种基于二阶粒子群算法的关联规则挖掘方法.该算法首先利用Partition算法将原始数据库划分为n个不重叠的子数据库,然后对每一子数据库通过Apriori算法进行关联规则挖掘,并采用二阶粒子群算法进化得到最优的规则集,最后将每一子数据库得到的规则集全局合并得到最优的前M个规则.通过采用Partition算法对数据库进行划分并使用Apriori算法进行关联规则挖掘,在处理大型数据库时可以加快数据的扫描速度,避免由于数据量过大造成的内存溢出;采用二阶粒子群算法进行优化,通过支持度和置信度的综合评价,可以提取出因单个标准而被忽略的关联规则.将该算法应用到超市购物篮数据、FoodMart2000、AdventureWorks2008R2三个数据集上,实验结果表明,该算法在进行数据知识发现时,尤其在针对大型数据库挖掘时,相比于随机产生粒子的粒子群算法应用到关联规则具有更高的效率.
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