多值属性关联规则挖掘的Q-Apriori算法

摘要：

针对Apriori算法进行多值属性关联规则挖掘时效率低下的问题,提出量化Apriori算法.利用多值属性数据特点改变项集存储格式,采用类似矩阵的数据结构存储项集,提高遍历数据库时统计计数的速度,使用类似矩阵的加法运算改进连接操作,减少无效候选项集的产生.实验结果表明,相比Apriori算法,该算法执行效率有较大提高.

关键词：关联规则、多值属性、数据挖掘、量化Apriori算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50674086;江苏省博士后科学基金资助项目0701045B;中国矿业大学科技基金资助项目2007B017

在线出版日期：2011-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：81-83