改进的多维关联规则算法研究及应用

摘要：

关联规则是数据挖掘研究中最主要、最活跃的领域之一.以Apriori算法为前提,借助AprioriTid算法事务压缩的思想,减少了重复扫描数据库的时间;并提出了一种利用事务标识列表,该列表长度即是对应候选项集的支持度计数,在计算支持度计数时,仅需要得到对应列表长度即可,从而缩短了计算计数时的比较时间;同时,在生成频繁项集时引入地址索引机制,在剪枝过程中,利用候选项集的首元素在地址索引表中快速定位,减少了多次扫描事务数据库,有效地缩短了计数时间和占用的内存空间.利用改进的算法对科研管理系统数据进行关联关系分析,从中萃取数据中隐含的、有价值的信息,辅助下一阶段的科研管理工作.并通过试验进行性能比较得出,改进后的算法效率更高.

关键词：关联规则、数据挖掘、Apriori算法、地址索引

所属期刊栏目：34

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市自然科学基金资助项目10JCZDJC16000

在线出版日期：2012-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：174-179