| | | | | 数据挖掘的关联规则建立与算法改进 | | | 张贞梅,孙忠林,陈欣 | | | 关联规则作为一种数据挖掘的工具,能够发现数据项集之间有趣的关联。在关联规则的算法中,Apriori算法是其中的关键算法之一。本文提出利用频繁K-项集导出关联规则后得到的有用信息指导频繁(K+1)-项集产生的方法,通过矩阵、事务剪枝和分区查找有效的提高了Apriori算法的效率。
【作者单位】：山东科技大学信息科学与工程学院;山东科技大学信息科学与工程学院;山东科技大学信息科学与工程学院 山东;青岛;266510;山东;青岛;266510;山东;青岛;266510
【关键词】：关联规则;数据挖掘;Apriori;算法
【分类号】：TP311.13
【DOI】：cnki:SCN:35-1115.0.2005-05-015
【正文快照】：
1引言随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识是一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为了满足这种要求而迅速发展起来的。数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。数据挖掘是人工智能和数据库发展相结合的产物,是数据库和信息决策系统目前最前沿的研究方向之一,已引起了学术界和工业界的广泛关注。关联规则的发现是数据挖掘中最成功和最重要的一项任务,它的目标是发现数据集中所有的频繁模式… | | |  推荐 CAJ下载  PDF下载 | | | CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式 |
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