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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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