一种改进的FP-Growth关联规则挖掘算法的实现

摘要：

@@ 关联规则(Association Rules)挖掘是数据挖掘研究领域的一个重要研究方向,1993年,美国IBM Almaden Research Center的Agrawal等人首先提出了从交易数据库中发现用户模式的相关性问题,并且提出了基于频繁集的Apriori算法.

机标关键词：改进、FP-Growth、Apriori算法、相关性问题、交易数据库、用户模式、研究领域、研究方向、数据挖掘、关联规则、Research、频繁集、Center、Rules、美国、IBM

分类号：R74;TP3

资助基金：河南省教育厅自然科学基础研究计划项目2010A520033;河南省教育厅青年基金项目2009-QN-078

在线出版日期：2010-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：50-51