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| 基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法 | |
| 作者姓名： | 肖红光 邓国群 谭雯 向德华 李宁 |
| 作者单位： | 长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙,410114 湖南省计量检测研究院,湖南长沙,410014 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金项目（41201468）;国家公益性行业科研专项（201510003-5） |
| 摘 要： | 关联规则挖掘作为近年来的研究热点之一,其经典算法Apriori算法因需要多次扫描数据库且会产生大量候选项集,严重影响了关联规则的挖掘效率.在此基础上提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,只需扫描一次数据库,并将其转换为0-1矩阵,根据相关性质对矩阵进行压缩,从而降低了算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目的重要性,采取加权的方法,用求概率的方式设置项目属性的权值.同Apriori算法相比,本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集.实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率. |
| 关 键 词： | 关联规则挖掘 Apriori算法 矩阵压缩 加权 association rules mining Apriori algorithm matrix compression weighted |
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