| 关联规则挖掘的PredictiveApriori算法的研究及改进 |
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| 引用本文： | 吴芝明,钱程,伍少梅. 关联规则挖掘的PredictiveApriori算法的研究及改进[J]. 四川大学学报(自然科学版), 2012, 49(1): 97-101 |
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| 作者姓名： | 吴芝明 钱程 伍少梅 |
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| 作者单位： | 四川大学计算机学院,成都,610064 |
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| 摘 要： | 在关联规则挖掘算法中，PredictiveApriori算法只需设定输出最好的N个规则，就可挖掘出N个预测精度最大的规则，从而极大地减轻用户参数设置的负担.但该算法需要不断对事务数据库进行扫描，如果事务数据库很大将会大大增加I/O时间，降低挖掘效率.本文融合事务压缩技术，提出一种称为Fast PredictiveApriori的改进版算法.实验结果表明，随着事务数据量的增大，改进后的算法只需扫描压缩事务集.因此，在事务数据库很大时，该算法能明显提高执行效率.
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| 关 键 词： | 关联规则；PredictiveApriori；事务压缩 |
| 收稿时间： | 2011-09-01 |
Research andimprovement on PredictiveApriori's algorithm mining with association rules |
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| WU Zhi-Ming,QIAN Cheng and WU Shao-Mei. Research andimprovement on PredictiveApriori's algorithm mining with association rules[J]. Journal of Sichuan University (Natural Science Edition), 2012, 49(1): 97-101 |
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| Authors: | WU Zhi-Ming QIAN Cheng WU Shao-Mei |
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| Affiliation: | College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | association rule PredictiveApriori transaction reduction |
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