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提出了一种将AprioriTid算法与事务压缩和项目压缩相结合的改进算法。该算法中候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了AprioriTid算法中的剪枝和字符串模式匹配步骤。实验结果表明,改进的算法执行效率明显优于AprioriTid算法。
关联规则挖掘AprioriTid算法的改进
【摘 要】
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提出了一种将AprioriTid算法与事务压缩和项目压缩相结合的改进算法。该算法中候选项目集及支持度计算是在每条事务压缩后通过联接产生,候选项目集采用关键字识别,省去了AprioriTid算法中的剪枝和字符串模式匹配步骤。实验结果表明,改进的算法执行效率明显优于AprioriTid算法。
【机 构】
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武汉大学,中南大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2005年05期
【基金项目】
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中国博士后科学基金，教育部霍英东教育基金会高等院校青年教师基金
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