基于分解事务矩阵的关联规则挖掘算法

摘要：

Apriori算法是数据挖掘领域挖掘关联规则频繁项目集的经典算法，但该算法存在产生大量的候选项目集及需要多次扫描数据库的缺陷。为此提出一种新的挖掘关联规则频繁项目集算法（ CApriori算法）：利用分解事务矩阵来压缩存放数据库的相关信息，进而对分解事务矩阵进行关联规则挖掘；优化了由频繁k -1项目集生成频繁k项目集的连接过程；提出了一种不需要扫描数据库，利用行集“与运算”快速计算支持数的方法，改进算法挖掘所有的频繁项目集只需扫描数据库两次。实验结果表明，改进算法在最小支持度较小时效率高于Apriori算法。

关键词：数据挖掘、关联规则、频繁项目集、Apriori算法、分解事务矩阵

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-12-30（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：113-116