[1]李景文 刘军锋 闫遂军 邓晓斌.一种改进的最大频繁集发现算法[J].计算机技术与发展,2008,(10):113-115.
　LI Jing-wen,LIU Jun-feng,YAN Sui-jun,et al.An Improved Algorithm of Maximum Frequent Itemsets[J].,2008,(10):113-115.
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一种改进的最大频繁集发现算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年10期
页码:
113-115
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Improved Algorithm of Maximum Frequent Itemsets
文章编号:
1673-629X（2008）10-0113-03
作者:
李景文 刘军锋 闫遂军 邓晓斌
桂林工学院
Author(s):
LI Jing-wen;  LIU Jun-feng;  YAN Sui-jun;  DENG Xiao-bin
Guilin University of Technology
关键词:
关联规则; 最大频繁集; 期望长; 最小支持度; 数据挖掘
Keywords:
association rules;  maximum frequent itemset;  expectation length;  min - sup;  data mining
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
关联规则是数据挖掘的主要技术，而最大频繁集是关联规则挖掘的核心。关联规则发现的准确性与效率的好坏直接决定了发现的知识规则是否适用。阐述了关联规则、频繁集和频繁超集的定义，分析了现有关联规则算法的思想及其不足，然后在概率的基础上引入了期望长，提出了ELMFI算法，最后用实例进行仿真实验并做了比较分析。该算法直接产生期望长度的候选项集并进行验算，试验结果验证了其可行性，发现效率有所提高，能节约大量的系统空间和运算时间
Abstract:
Association rules is the main technique for data mining, maximum frequent itemset is the key of association rules. The accuracy of the association rules and the quality of the efficiency come to a decision of whether knowledge rule apply or not. First ela

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（40574002）;广西自然科学基金项目（0448076）李景文（1971-），男，博士，副教授，研究方向为GIS空间分析与决策方法研究
更新日期/Last Update: 1900-01-01