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Apriori算法的改进.pdf

10 16 2010 6 科 学 技 术 与 工 程 Vol 10 No 16 June 2010 第 卷 第 期 年 月 167 1-1815 (2010)16-4028-04 Science Technology and Engineering  2010 Sci Tech Engng Apriori 算法的改进 刘东洋 刘 恩 ( , 11300 1) 辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院 抚顺 。 , Apriori , 摘 要 介绍数据挖掘中关联规则的情况 在分析关联规则挖掘算法的基础上 对经典 算法进行改进 改进算法意 。 , 。 在通过减少生成候选频繁项集的数量和扫描数据库次数 从而 加快算法的执行效率和节省空间 关键词 数据挖掘 关联规则 Apriori 中图法分类号 TP391. 3 ; 文献标志码 A (Data Mining ), 、 , T I 。 , 数据挖掘 就是从大量的 不完 项的集合 使得  每一个事务有一个标识符 、 、 、 , TID 。 A , T A 全的 有噪声的 模糊的 随机的实际应用数据中 称作 设 是一个项集 事务 包含 当且仅 、 、 A T 。 A B , 提取隐含在其中的 人们事先不知道的 是潜在有 当  关联规则是形如  的蕴涵式 其中 [1] 用的信息和知识的过程 。数据挖掘算法有决策 A I ,B I , A B = 。   并且 ∩ Φ 关联分析中还包 树算法、 、 、 。 , (min _ sup ) 分类算法 聚类分析算法 关联算法等 其 括两个重要的参数 支持度 和置信度 , 中 随着数据量的逐年增加和人们对各个数据项之 (min_conf)。具体定义如下: 间关系的关注, 关联规则挖掘在数据挖掘中占有了 NA → B 支持度:support (AB)= P (A ∪B)= × N , 。 重要的地位 也是数据挖掘的主要任务之一 [2 ] 100 % , A B D 1993 年由Agrawal 等人 针对购物篮问题提出 即 和 这两个项集在事务集 中同时出 的, 现的概率。

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