【摘 要】
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Apriori算法自身虽然进行了一定的优化,但它无法对最庞大的2阶候选项集进行削减,频繁项集中也至少有80%的项集不包含有效规则。其它改进算法虽然从不同角度对原算法进行了优
【机 构】
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贵州大学计算机科学与信息学院,贵州省科学技术情报研究所
【基金项目】
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贵州省科技计划攻关课题项目（黔科合GY字[2008]3035）
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Apriori算法自身虽然进行了一定的优化,但它无法对最庞大的2阶候选项集进行削减,频繁项集中也至少有80%的项集不包含有效规则。其它改进算法虽然从不同角度对原算法进行了优化,但也不能解决后一个问题。文中所研究的算法,在保留原算法优化的基础上,首先引入隐含度概念及隐含度削减算法,对庞大的2阶候选项集进行削减;其次利用置信度,对k≥2阶频繁项集进行削减,同步生成关联规则,从而提高算法效率;最后讨论了只挖掘单项关联规则的可行性,仅需扫描原始数据库2次。
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