10.3969/j.issn.1002-137X.2007.09.038
一种基于线性链表的关联规则挖掘算法
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,其算法主要有Apriori算法和FP-growth算法,它们需要多次扫描事务数据库,严重影响算法的效率.为了减少扫描事务数据库的次数,本文提出一种基于线性链表(Linear Linker)的LL算法,它只需扫描事务数据库一次,把事务数据库转换为线性链表LL,进而对LL进行关联规则挖掘.实验表明,LL算法的时间开销明显优于Apriori算法和FP-growth算法,且LL算法通过定义备用候选频繁项目集,有效地支持了关联规则的更新挖掘.
关联规则挖掘、更新挖掘、线性链表、事务数据库
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TP3(计算技术、计算机技术)
重庆师范大学校科研和教改项目06XLY026
2007-11-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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