AprioriTid算法的改进

摘要：

针对关联规则挖掘的AprioriTid算法缺点提出了一种改进的算法,即在构造k阶Tid表时,考虑当前交易项包含的所有k阶候选项的全部元素组成的集合,它肯定是当前交易项的子集.如果它的范教大于k就将其写入k阶Tid表中,而不是它所包含的所有k阶候选项集都写入表中,这样必然减少下一次寻找k+1阶大项集时所需要扫描的交易量,从而使AprioriTid算法得到进一步优化.通过在Northwind数据集上的实验,验证了该算法有效地优化了空间复杂度和时间复杂度.

关键词：关联规则挖掘、AprioriTid、大项集、范数、Tid表

所属期刊栏目：30

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省2008年省级信息化专项基金项目0830;贵州省科技计划工业攻关基金项目黔科合GY字[2008]3035

在线出版日期：2009-09-23（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：3581-3583