[1]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):84-88.
　ZHANG Guang-lu,LEI Jing-sheng,WU Xing-hui.An Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J].,2010,(06):84-88.
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一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年06期
页码:
84-88
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 Apriori Algorithm for Mining Association Rules
文章编号:
1673-629X（2010）06-0084-05
作者:
张广路1 雷景生2 吴兴惠1
[1]海南师范大学数学与统计学院[2]南京邮电大学信息与技术学院
Author(s):
ZHANG Guang-lu; LEI Jing-sheng; WU Xing-hui
[1]School of Mathematics and Statistics,Hainan Normal University[2]School of Information Science and Technology,Nanjing University of Posts andTelecommunications
关键词:
数据挖掘; 关联规则; Apriori算法; 频繁项集
Keywords:
data mining;  association rules;  Apriori algorithm;  frequent itemset
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容。为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法。算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开。这样大大减少了数据库的扫描次数。算法利用数组的随机访问特性及布尔型数据的简单＂与＂操作,直接产生频繁项集,而不产生大量的候选项集。经理论分析和实验结果显示该算法在效率上明显优于Apriori算法。
Abstract:
Association rule mining is an important part of research content in data mining.In order to efficiently and quickly mine all frequent itemset from the transaction database,an improved algorithm of mining association rules is presented for the bottleneck p

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备注/Memo

备注/Memo:
海南省自然科学基金资助项目（808155 109002）; 海南师范大学青年教师科研启动资助项目（QN0923） 海南师范大学教改项目（HSJG0924）张广路（1978-），女，山东蔡安人，讲师，硕士，研究方向为数据挖掘技术、数据库系统。
更新日期/Last Update: 1900-01-01