关联规则发现方法研究

在分析关联规则挖掘所存在问题的基础上,采用一种来自统计学的残差分析和互信息方法来度量项与项之间是否相关联,并在算法中使用遗传算法对得到的规则进行优化,以提高规则的质量。实验表明,所采用的算法优于类Apriori算法。     

关联规则挖掘算法的改进与研究

在Apriori算法的基础上,提出由候选集快速产生强项集的算法：采用动态分配存储空间合理分配内存,将数据库中的数量相关问题转换成逻辑相关问题,给出计算长度k的强项集存储分配公式,由候选（k＋1）一项集的集合Gk＋1,产生（k＋1）-项强项集来表达关联规则．