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传统关联规则挖掘算法的挖掘效率较低,且挖掘结果中存在大量冗余。针对该问题,提出一种基于概念格与基集的关联规则挖掘算法。利用规定种子项分布范围的基集代替原始数据库以缩小挖掘源规模,从而建立概念格快速求解出关联规则。实验结果表明,该算法在时间效率方面优于Base和Apriori算法。
基于基集与概念格的关联规则挖掘算法
【摘 要】
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传统关联规则挖掘算法的挖掘效率较低,且挖掘结果中存在大量冗余。针对该问题,提出一种基于概念格与基集的关联规则挖掘算法。利用规定种子项分布范围的基集代替原始数据库以
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年19期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于神经网络的大规模数值模拟数据分析技术与研究”（10476006）
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