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1.
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
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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
3.
张丽 《赤峰学院学报(自然科学版)》2009,25(5):17-18
介绍了关联规则的基本概念和分类方法,分析了典型的Apriori算法,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略.最后展望了关联规则挖掘的进一步研究方向. 相似文献
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王金玲 《赤峰学院学报(自然科学版)》2009,25(3):143-145
本文主要阐述了关联规则的概念,并重点介绍了关联规则中的经典算法Apriori算法.利用Apriori算法.对学校教学评价进行数据挖掘,分析挖掘结果. 相似文献
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结合云计算平台提出了基于子集统计的关联规则算法,该算法能充分利用云计算的并行性特点,只需要扫描一次数据库,比传统的Apriori算法提高了效率,适用于大规模数据的关联规则挖掘. 相似文献
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Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率. 相似文献
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针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
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关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。随着大量数据的收集和存储,人们对于从数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣,Apriori算法就是经典的关联挖掘算法。文章分析了Apriori的算法思想、算法描述及实际应用。 相似文献
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张洁 《渭南师范学院学报》2009,24(2):59-62
文章在研究多维关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种适合关系型弱点数据库的高效的多维关联规则挖掘算法AprioriTidList ＋.该算法以Apriori算法思想为核心,通过对单维的层次算法AprioriTidList进行改造得到.通过与多种算法的比较、分析,对AprioriTidList＋算法的优点进行了介绍. 相似文献
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介绍电子商务和Web数据挖掘的概念,并介绍Web使用挖掘中应用最多的技术——Web日志挖掘.重点阐述了日志挖掘算法——关联规则的有关知识,以及改进的频繁项目集生成算法Apriori和强关联规则生成算法,并结合实例进行了分析研究. 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。 相似文献
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浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术,关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法,最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。 相似文献
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陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
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基于关联规则挖掘算法的研究现状,对几种经典的关联规则挖掘算法进行了重点介绍,如Apriori、FP-Growth、QDT等。通过对几种典型算法的步骤及主要思想进行详细阐述,提出了这几种算法的优缺点及目前研究面临的主要问题,为关联规则挖掘算法的优化研究提供了借鉴。 相似文献
16.
一种基于二进制编码的频繁项集查找算法 总被引：1，自引：0，他引：1
叶晓波 《楚雄师范学院学报》2009,24(3)
在数据挖掘中频繁项集的查找时间是影响挖掘关联规则效率的关键因素,Apriori算法是用来找出频繁项集的典型算法,本文针对Apriori算法需反复扫描数据库、产生大量候选项集的不足,提出一种效率更高的基于二进制编码的频繁项集查找算法,该算法找出频繁项集只需一次数据库扫描,不产生候选项集,与Apriori算法相比,算法效率更高. 相似文献
17.
关联规则挖掘的核心问题是算法的效率和伸缩性,这就产生了基于约束的关联规则挖掘方法。关联规则挖掘中除了支持度和信任度外的约束外,最基本的是项目约束。本文总结和归纳了含有项目约束的关联规则挖掘的分类,并在算法Apriori的基础上,介绍了基于项目约束的关联规则的挖掘算法D irect。 相似文献
18.
Apriori关联规则挖掘算法分析与改进 总被引：1，自引：0，他引：1
刘宏强 《中国石油大学胜利学院学报》2009,23(1)
对数据挖掘及关联规则挖掘的定义及相关概念作了简单的介绍,对基于关联规则的Apriori算法基本思想及其核心算法作了深入剖析,提出了该算法的瓶颈问题,并就此问题提出了改进思路,同时对改进的Apriori算法进行了评价. 相似文献
19.
李莉贞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2013,13(1)
频繁项集挖掘在数据挖掘中是一个十分重要的组成部分,文章借鉴Apriori算法的思想,结合关系数据库的特殊性,介绍了一种基于SQL的频繁项关联规则挖掘算法,并将其应用于教学评价数据的挖掘中,得出一些潜在的关联规则,为教学管理提供了一定的决策支持信息. 相似文献
20.
《淮北师范大学学报》2010,(2)
在关联规则挖掘中,Apriori和FP-tree是两种最基本的算法.文章讨论这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤、优缺点并以具体的实例描述两种算法的实现过程.深入分析这两种算法为关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定了基础. 相似文献