基于矩阵约简的Apriori算法改进

摘要：

Apriori算法在搜索频繁项集过程中，通常需要对数据库进行多次的重复扫描和产生大量无用的候选集，针对此问题提出一种基于矩阵约简的Apriori改进算法。该算法只需扫描一次数据库，将数据库信息转换成布尔矩阵，根据频繁k-项集的性质推出的结论来约简数据结构，有效地降低无效候选项集的生成规模。通过对已有算法的对比，验证该算法能有效地提高挖掘频繁项集的效率。

关键词：数据挖掘、关联规则、Apriori算法、频繁项集、矩阵约简

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61374127;黑龙江省博士后科研启动资金LBH-Q12143

在线出版日期：2015-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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