| 挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进 |
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| 引用本文： | 宋中山.挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进[J].中南民族大学学报(自然科学版),2003,22(1):54-57. |
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| 作者姓名： | 宋中山 |
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| 作者单位： | 中南民族大学计算机科学学院 |
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| 基金项目： | 国家民委科研基金资助项目 (990 10 1) |
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| 摘 要： | 指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 大型数据库 关联规则 Apriori算法 事务压缩 动态项集 知识发现 |
| 文章编号： | 1005-3018(2003)01-0054-04 |
| 修稿时间： | 2002年11月24 |
Research on the Algorithm Apriori of Mining Association Rules |
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| Song Zhongshan.Research on the Algorithm Apriori of Mining Association Rules[J].Journal of South-Central Univ for,2003,22(1):54-57. |
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| Authors: | Song Zhongshan |
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| Institution: | Song Zhongshan |
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| Abstract: | This paper gives out that Apriori algorithm is a kind of effective algorithm of data mining based on association rules, then analyses and studies the algorithm. The idea of the performance is proposed. Furthermore the example shows the operational process of Apriori algorithm. This paper comes up with several new techniques to improve the efficiency of Apriori algorithm. They are hash, transaction compaction, partition, sampling and dynamic itemset counting. |
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| Keywords: | data mining association rules Apriori algorithms frequent itemset |
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