[1]程玉胜 邓小光 江效尧.Apriori算法中频繁项集挖掘实现研究[J].计算机技术与发展,2006,(03):58-60.
　CHENG Yu-sheng,DENG Xiao-guang,JIANG Xiao-yao.Realization of Mining Frequent Itemsets Based on Apriori[J].,2006,(03):58-60.
点击复制

Apriori算法中频繁项集挖掘实现研究()
分享到：

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年03期
页码:
58-60
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Realization of Mining Frequent Itemsets Based on Apriori
文章编号:
1005-3751（2006）03-0058-03
作者:
程玉胜1 邓小光1 江效尧2
[1]安庆师范学院计算机与信息学院[2]南京审计学院信息科学学院计算机系
Author(s):
CHENG Yu-sheng;  DENG Xiao-guang; JIANG Xiao-yao
[1]Sch. of Computer and Info. , Anqing Teacher Coll[2]Computer Dept., Sch. of Info. Sci., Nanjing Audit Coll
关键词:
关联规则; 频繁项集; 支持度; 可信度
Keywords:
association rules; frequent itemsets; support threshold;  confidence threshold
分类号:
TP18
文献标志码:
A
摘要:
在数据挖掘中，关联规则是发现知识的一种有效方法，而频繁项集的挖掘是关联规则中发现强规则的基础，其中连接与剪枝是逐层迭代求解k-项频繁集的核心算法。因此，文中主要介绍了基于连接与剪枝挖掘频繁项集的实现过程，并通过挖掘对传统购物篮数据中的频繁项集进行了验证，结果是一致的。算法的有效性也为进一步挖掘关联规则中的强规则提供了基础
Abstract:
It is a very efficient tool to find useful knowledge from database by using association rules. In order to find strong rules, it needs to mining frequent itemsets based on Apriori. The algorithms of linking and pruning are building up candidate （ k ＋ 1） - itemsets from k - itemsets recursive in sequenee. The realization of mining frequent itemsets based on linking algorithm and pruning algorithm is introduced in this paper. Through an example, perform validation to discover the frequent itemsets from traditional shopping basket. The strong rules are easily found by the algorithms

相似文献/References:

[1]张笑达 徐立臻.一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):93.
　ZHANG Xiao-da,XU Li-zhen.An Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix[J].,2010,(03):93.
[2]文拯 梁建武 陈英.关联规则算法的研究[J].计算机技术与发展,2009,(05):56.
　WEN Zheng,LIANG Jian-wu,CHEN Ying.Research of Association Rules Algorithm[J].,2009,(03):56.
[3]王晓宇 秦锋 程泽凯 邹洪侠.关联规则挖掘技术的研究与应用[J].计算机技术与发展,2009,(05):220.
　WANG Xiao-yu,QIN Feng,CHENG Ze-kai,et al.Investigation and Application of Association Rules Mining[J].,2009,(03):220.
[4]吕刚[] 郑诚.基于本体的关联规则在电子商务中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(06):250.
　LU Gang,ZHENG Cheng.Association Rules with Ontological Information in E- Commerce[J].,2009,(03):250.
[5]郑春香 韩承双.关联规则研究及在远程教育考试系统中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(08):186.
　ZHENG Chun-xiang,HAN Cheng-shuang.Research on Association Rule Mining and Application of Long- Distance Education System[J].,2009,(03):186.
[6]郑春香 韩承双 董甲东.关联规则技术在教学评价中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(09):215.
　ZHENG Chun-xiang,HAN Cheng-shuang,DONG Jia-dong.Application of Association Rule Mining in Teaching Appraisal[J].,2009,(03):215.
[7]向哲 林国龙 杨斌.兴趣度在增量的关联规则挖掘中的研究[J].计算机技术与发展,2009,(10):33.
　XIANG Zhe,LIN Guo-long,YANG Bin.Interestingness Research of Association Rules in Incremental Mining Data[J].,2009,(03):33.
[8]王敏 刘希玉.Apriori算法在税务系统中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(11):175.
　WANG Min,LIU Xi-yu.Application of Apriori Algorithm in Tax System[J].,2009,(03):175.
[9]耿波 仲红 徐杰 闫娜娜.隐私保护的关联规则挖掘研究[J].计算机技术与发展,2009,(02):81.
　GENG Bo,ZHONG Hong,XU Jie,et al.Study on Privacy- Preserving Association Rule Mining[J].,2009,(03):81.
[10]董彩云 刘培华.数据挖掘技术在远程教育教学中的应用[J].计算机技术与发展,2009,(02):179.
　DONG Cai-yun,LIU Pei-hua.Application of Data Mining Technology in Instance Education[J].,2009,(03):179.
[11]李雷 丁亚丽 罗红旗.基于规则约束制导的入侵检测研究[J].计算机技术与发展,2010,(03):143.
　LI Lei,DING Ya-li,LUO Hong-qi.Intrusion Detection Technology Research Based on Homing - Constraint Rule[J].,2010,(03):143.
[12]王爱平 王占凤 陶嗣干 燕飞飞.数据挖掘中常用关联规则挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):105.
　WANG Ai-ping,WANG Zhan-feng,TAO Si-gan,et al.Common Algorithms of Association Rules Mining in Data Mining[J].,2010,(03):105.
[13]张广路 雷景生 吴兴惠.一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）[J].计算机技术与发展,2010,(06):84.
　ZHANG Guang-lu,LEI Jing-sheng,WU Xing-hui.An Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J].,2010,(03):84.
[14]陈伟.Apriori算法的优化方法[J].计算机技术与发展,2009,(06):80.
　CHEN Wei.Method of Apriori Algorithm Optimization[J].,2009,(03):80.
[15]王伟 高亮 吴涛.基于遗传算法的长频繁项集挖掘方法[J].计算机技术与发展,2008,(04):19.
　WANG Wei,GAO Liang,WU Tao.A Method of Mining Long Frequent Itemset Based on Genetic Algorithm[J].,2008,(03):19.
[16]吴春阳 何友全.数据挖掘技术及其在旅游线路规划系统的应用[J].计算机技术与发展,2008,(09):235.
　WU Chun-yang,HE You-quan.Application of Association Rule in Data Mining for Tour Planning[J].,2008,(03):235.
[17]冯洁 陶宏才.典型关联规则挖掘算法的分析与比较[J].计算机技术与发展,2007,(03):121.
　FENG Jie,TAO Hong-cai.Analysis and Comparison of Representative Algorithms for Mining Association Rules[J].,2007,(03):121.
[18]胡吉明 鲜学丰.挖掘关联规则中Apriori算法的研究与改进[J].计算机技术与发展,2006,(04):99.
　HU Ji-ming,XIAN Xue-feng.Research and Improvement on Apriori＇s Algorithm in Mining with Association Rules[J].,2006,(03):99.
[19]陈玉婷 王斌 刘博 宋斌[] 李颉[].关联规则挖掘算法介绍[J].计算机技术与发展,2006,(05):21.
　CHEN Yu-ting,WANG Bin,LIU Bo,et al.Introduction of Mining Association Rules Algorithm[J].,2006,(03):21.
[20]朱其祥 徐勇 张林.基于改进Apriori算法的关联规则挖掘研究[J].计算机技术与发展,2006,(07):102.
　ZHU Qi-xiang,XU Yong,ZHANG Lin.Research on Mining Association Rule Based on Improved Apriori Algorithm[J].,2006,(03):102.

备注/Memo

备注/Memo:
安徽省高等学校青年基金资助项目（2004jq172）程玉胜（1969-），男，安徽桐城人，硕士，研究方向为数据库与数据挖掘
更新日期/Last Update: 1900-01-01