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一种改进的关联规则挖掘算法
引用本文:吴江红,周长英,于秀丽.一种改进的关联规则挖掘算法[J].天津科技大学学报,2005,20(2):57-60.
作者姓名:吴江红  周长英  于秀丽
作者单位:1. 天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津,300222
2. 唐山学院教务处,唐山,063000
摘    要:在Apriori算法基础上,给出一个改进的关联规则挖掘算法。改进的算法只需对数据库进行一次搜索,能大量减少L/O次数,且内存开销适中。通过一组实验对两种算法进行比较,本算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。

关 键 词:数据挖掘  关联规则  频繁项  最小支持度
文章编号:1672-6510(2005)02-0057-04
修稿时间:2004年8月30日

An Improved Algorithm for Mining Association Rules
WU Jiang-hong,ZHOU Chang-ying,YU Xiu-li.An Improved Algorithm for Mining Association Rules[J].Journal of Tianjin University of Science & Technology,2005,20(2):57-60.
Authors:WU Jiang-hong  ZHOU Chang-ying  YU Xiu-li
Institution:WU Jiang-hong1,ZHOU Chang-ying2,YU Xiu-li1
Abstract:Based on the Apriori Algorithm, an improved algorithm for mining association rules was presented.The improved algorithm only needs one pass over the database and reduces I/O overheads greatly. At the same time, it has a moderate memory spending. Compare the improved algorithm with other algorithm by a set of experiment.Through experiment discussing, the improved algorithm is better than some previous algorithm for very large databases.
Keywords:data mining  association rules  frequent items  minimum support
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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