共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.Apriori算法是挖掘关联规则最基本,最核心的算法之一.但Apriori算法只考虑交易中项出现的频率,没有考虑事务集不同项及记录具有不同的重要性,挖掘出来的规则具有一定的局限性.针对这点不足本文提出一种记录加权关联规则挖掘,结合Apriori算法并加以改进,给出相应的New-Aproiri算法. 相似文献
3.
钱冬云 《浙江工贸职业技术学院学报》2006,6(1):88-92,87
在数据挖掘算法中,Apriori算法是关联规则的经典算法。文章在分析经典Apriori算法的基础上,提出了改进型的Apriori算法。改进后的算法对事务数据库进行两次压缩,减少事务数据库的平均长度,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。 相似文献
4.
关联规则可在庞大的数据集中找出不同事务之间隐藏的关系,其中Apriori算法是关联规则分析中较为有效的办法。然而,Apriori算法产生候选项集的效率较低且扫描数据过于频繁,造成算法计算需要耗费较长时间。另外,初始定义的最小支持度与最小置信度也不足以过滤无用的关联规则。针对以上问题,利用概率理论与有效的参数设置,在原有Apriori算法基础上,提出一种基于概率事务压缩的关联规则改进算法。数值算例结果表明,新算法可在第二次迭代之后,大幅减少低效候选项集,从而提升经典Apriori算法效率。 相似文献
5.
6.
张丽 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(2):22-23
本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Apriori算法.针对Apriori算法在执行速度和效率上的缺点,提出了一种改进的Apriori算法. 相似文献
7.
焦振 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):115-117
本文主要研究了数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进方法,通过分析经典的Apriori算法,找出算法的不足.提出了一种基于矩阵行向量运算的频繁集挖掘的关联规则挖掘算法思想,并对Apriori算法进行了改进。 相似文献
8.
周蓓 《常熟理工学院学报》2010,24(8)
研究实现了一种改进的Apriori算法,通过对事务集进行扫描、删除对k一项频繁集无意义的事务,降低事务处理过程中频繁的连接次数来提高算法的效率.对图书借阅相关性挖掘的实际应用表明,随着数据量的增大,改进Apriori算法的时间效率可以提高10%以上. 相似文献
9.
在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种改进的算法SDA算法,在三个方面进行了改进:(1)频繁2-项集生成方法;(2)改进Apriori_gen算法(3)减少事务数据库.在实验数据集上所做的实验结果表明SDA算法是有效的. 相似文献
10.
关联规则是数据挖掘的重要内容之一.Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,本文对Apriori算法和改进后的FP-Growth算法进行了深入的研究,并以实际的案例进行了算法解析,通过对两种算法的比较与分析,选择FP-Growth算法应用到毕业生信息管理系统中,从大量的毕业生信息出发,找出就业信息与教育信息之间的关系,从而为决策者提供指导或数据支持,指导目前的专业建设、课程改革,促进学校的教学改革,提高人才培养质量. 相似文献