关联规则挖掘算法Apriori的研究改进
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3778/j.issn.1673-9418.1410042

关联规则挖掘算法Apriori的研究改进

引用
在关联规则挖掘领域有很多算法,其中最经典的是Apriori算法,该算法可找出所有的频繁项集,并发现项目间的关联关系,但是执行效率却很低。针对经典Apriori算法中存在的I/O过重,产生频繁项集,计算量过大等问题,提出了一种Apriori的改进方案I_Apriori,通过减少扫描数据库次数,降低候选项集计算复杂度以及减少预剪枝步骤计算量等途径提高了算法的执行效率。对比分析了Apriori和I_Apriori算法,I_Apriori算法计算复杂度更低,同时进行了对比实验,结果表明相比于Apriori算法,I_Apriori算法执行效率更高。

关联规则、Apriori、I_Apriori、复杂度、效率

TP393(计算技术、计算机技术)

The National Science and Technology Support Program of China under Grant Nos.2013BAB05B00,2013BAB05B01;the Project of Water Science and Technology of Jiangsu Province under Grant No.2013025;the Central Universities Fundamental Research Project of Hohai University under Grant No.2009B21614

2015-09-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

1075-1083

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机科学与探索

1673-9418

11-5602/TP

2015,(9)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn