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关联规则的快速提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。 相似文献
55.
GITC算法和Tree-DM算法都是基于交集关系的挖掘算法。文章分析这2个算法的性能特点,提出一种GITC算法的改进算法:GI算法。该算法利用适当的数据结构来保存支持数信息,省去了扫描原数据库来统计支持数耗费的大量时间,并解决了Tree-DM算法在二次求交、冗余求交等方面存在的问题。经过实验验证,较GITC算法而言,GI算法可以更高效地挖掘用户频繁访问模式。 相似文献
56.
程杰 《数字社区&智能家居》2009,(13)
频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个经典的问题。然而,大部分算法需要扫描数据库多次,算法效率比较低。该文提出了一个效率比较好的挖掘频繁项集的新算法,在这个算法中,所有的事务都是以二进制的形式表示,所以挖掘极大频繁项集的任务就变成了从二进制集中发现频繁模式。而且,这种算法只需要扫描原始数据库一次。最后,利用试验来证明这种算法的效率和优势。 相似文献
57.
该文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,并对其进行以下三方面改进:改善候选项集支持度的计算方法;缩小候选项集的生成规模;减少对数据库的扫描次数。实验结果表明.改进算法性能得到了明显提高。 相似文献
58.
论文主要从理论上分析了一种自适应网站性能优化算法,该算法首先以Web站点的URL为行、以用户的UserID为列,建立URL_UserID关联矩阵,元素值为用户的访问次数;接着对行向量进行分析获得频繁闭相关页面集;最后,对频繁闭相关页面集进一步处理发现频繁访问路径。Web站点可根据频繁路径自动改进链接结构,提高Web站点对所有用户的整体服务性能,提高客户访问的效率。 相似文献
59.
程杰 《数字社区&智能家居》2009,5(5):3486-3488
频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个经典的问题。然而,大部分算法需要扫描数据库多次,算法效率比较低。该文提出了一个效率比较好的挖掘频繁项集的新算法,在这个算法中,所有的事务都是以二进制的形式表示,所以挖掘极大频繁项集的任务就变成了从二进制集中发现频繁模式。而且,这种算法只需要扫描原始数据库一次。最后,利用试验来证明这种算法的效率和优势。 相似文献
60.
为了避免用户通过"二次挖掘"才能得到有用的结果集,本文提出了一种新的约束最大频繁模式挖掘算法CSMFPMax.CSMFP-Max算法基于CFP树和对称矩阵,在挖掘过程中采用了多种剪枝策略并结合了自顶向下和自底向上的双向搜索策略,大大缩小了候选集规模,避免了不必要的条件CFP树的产生.理论分析和实验结果表明CSMFP-Max算法是一种高效的约束最大频繁模式挖掘算法,具有良好的时空效率. 相似文献