【摘 要】
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文章在分析关联规则和Apriori算法原理的基础上,针对Apriori算法扫描数据库时由于事务数过大,导致系统的I/O负载和CPU运算压力过大等弊端,提出一种主要针对大数据量情况下Apr
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文章在分析关联规则和Apriori算法原理的基础上,针对Apriori算法扫描数据库时由于事务数过大,导致系统的I/O负载和CPU运算压力过大等弊端,提出一种主要针对大数据量情况下Apriori算法性能提升的改进算法。主要思想是通过抽样和事务压缩来减少算法需要扫描的事务数,进而提升算法的效率。同时,基于主流的weka开源数据挖掘工具实现了改进算法。实验结果表明了算法的有效性。
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