基于矩阵二进制编码遗传算法的频繁项集挖掘

摘要：

提出一种基于矩阵二进制编码的改进遗传算法MGA(Matrix Genetic Algorithm),应用于挖掘关联规则中的频繁项集.通过对初始种群的编码以及降维保证了合理的初始适应度,并对遗传算法中交叉算子和变异算子生成新个体与筛选的过程进行优化,使算法有优良的全局和局部搜索能力.实验结果显示,MGA算法的整体挖掘效率与质量良好.

关键词：遗传算法、关联规则、频繁项集

所属期刊栏目：11

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：143-146,151