对Apriori算法的改进及其实现研究

摘要：

传统的关联规则挖掘Apriori算法时间开销大,针对Apriori算法的不足之处,基于关系代数理论,利用关系矩阵及相关运算给出了搜索频繁项集的基于关系代数理论的关联规则挖掘(ORAR)算法.利用关系矩阵只需扫描数据库一次,以降低算法运行时间,挖掘频繁项集,最后通过仿真实验比较这两个算法的执行时间,讨论了数据样本量和最小支持度对算法性能的影响.通过大量的仿真实验证明改进的ORAR算法是高效的,减少了挖掘数据集中频繁项集的运行时间.

关键词：数据挖掘、时间、改进、关系矩阵、关联规则

所属期刊栏目：38

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：保山学院科学研究项目10B009K

在线出版日期：2011-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-26,61