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基于项集分解的快速挖掘最大频繁项集算法
引用本文:余平,汪继文.基于项集分解的快速挖掘最大频繁项集算法[J].佳木斯大学学报,2009,27(4):511-513.
作者姓名:余平  汪继文
作者单位:余平(淮南联合大学计算机系,安徽,淮南,232038);汪继文(安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039) 
摘    要:对Apriori算法的分析,提出采用分解事务数据库中最长的项集,使用前缀划分的表示方法,从而快速地归纳出事务数据库中的最大频繁项集.

关 键 词:关联规则  Apriori算法  项集分解

Fast Mining of Maximum Frequent Item-set Based on Item-set Dismantling
YU Ping,WANG Ji-wen.Fast Mining of Maximum Frequent Item-set Based on Item-set Dismantling[J].Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition),2009,27(4):511-513.
Authors:YU Ping  WANG Ji-wen
Institution:1.Dept.of Computer;Huainan Union University;Huainan 232038;China;2.School of Computer Science and Technology;Anhui University;Hefei 232039;China
Abstract:In this paper,by analyzing Apriori algorithm,the longest item-set was dismantled using a method of a prefix partition,so the max frequent item-set of traction database can be inducted quickly.
Keywords:association rule  Apriori algorithm  item-set dismantling  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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