[1]王鸿铭 沈夏炯 李国雁 臧国轻.基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法[J].计算机技术与发展,2008,(04):55-58.
　WANG Hong-ming,SHEN Xia-jiong,LI Guo-yan,et al.An Association Mining Matrix Algorithm Based on Equivalence Class[J].,2008,(04):55-58.
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基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年04期
页码:
55-58
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Association Mining Matrix Algorithm Based on Equivalence Class
文章编号:
1673-629X（2008）04-0055-04
作者:
王鸿铭1 沈夏炯1; 2 李国雁1 臧国轻1
[1]河南大学计算机与信息工程学院[2]河南大学数据与知识工程研究所
Author(s):
WANG Hong-ming;  SHEN Xia-jiong;  LI Guo-yan;  ZANG Guo-qing
[1]College of Computer and Information Engineering, Henan University[2]Institute of Data and Knowledge Engineering, Henan University
关键词:
等价类; 项目相似度; 矩阵算法; Apriori算法
Keywords:
equivalence class;  item similitude degree;  matrix algorithm;  Apriori algorithm
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
关联规则挖掘算法中的Apriori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则，算法思路简单容易实现；但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库，效率较低，在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显；矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集，避免了反复查找数据库，但要存储大量的非频繁项集，且查找低次频繁项集速度较慢。文中提出的矩阵等价类算法，利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度，然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集。实验结果证明了算法的可行性、高效性
Abstract:
Apriori algorithm,one of associated rules of mining algorithms, utilizes searching results on frequent itemsets to find associated rules in datasets. Though the algorithm is easy to implement, it spends enormous time and becomes much more unefficient on s

相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
河南省自然科学基金项目（0311011700）王鸿铭（1979-），男，硕士研究生，研究方向为数据挖掘；副教授，硕士生导师，研究方向为形式概念分析、知识发现
更新日期/Last Update: 1900-01-01