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该文分析与研究了Apriori算法,指出其在实用中存在的主要问题。鉴于此,该文提出了一种改进的关联规则挖掘算法,使其可以有效地压缩数据规模,并给出了改进后的关联规则算法描述。最后将其应用于课程相关性分析,得到了有益于课程设置挖掘结果。实验结果表明了算法性能优良,提高了数据挖掘执行的效率。
Apriori改进算法及其在课程相关性分析中的应用
【摘 要】
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该文分析与研究了Apriori算法,指出其在实用中存在的主要问题。鉴于此,该文提出了一种改进的关联规则挖掘算法,使其可以有效地压缩数据规模,并给出了改进后的关联规则算法描
【机 构】
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山东广播电视大学直属学院,济南大学信息科学与工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2008年12X期
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