计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2008年
7期
45-47,52
,共4页
频繁项集发现%条件模式树%关联规则挖掘
頻繁項集髮現%條件模式樹%關聯規則挖掘
빈번항집발현%조건모식수%관련규칙알굴
关联规则挖掘是数据挖掘中功能之一,而高效的关联规则挖掘算法研究引起了许多科研人员的兴趣.其中频繁项集的发现是关联规则挖掘算法中占比重最高、代价最大的步骤.从分析Apriori算法与Fp-growth算法性能的优缺点的基础上,提出了一种新的频繁项集发现算法:FA算法,该算法吸取了Apriori算法与Fp-growth算法的优点,通过实验表明该算法有较高的性能,且内存开销较少.
關聯規則挖掘是數據挖掘中功能之一,而高效的關聯規則挖掘算法研究引起瞭許多科研人員的興趣.其中頻繁項集的髮現是關聯規則挖掘算法中佔比重最高、代價最大的步驟.從分析Apriori算法與Fp-growth算法性能的優缺點的基礎上,提齣瞭一種新的頻繁項集髮現算法:FA算法,該算法吸取瞭Apriori算法與Fp-growth算法的優點,通過實驗錶明該算法有較高的性能,且內存開銷較少.
관련규칙알굴시수거알굴중공능지일,이고효적관련규칙알굴산법연구인기료허다과연인원적흥취.기중빈번항집적발현시관련규칙알굴산법중점비중최고、대개최대적보취.종분석Apriori산법여Fp-growth산법성능적우결점적기출상,제출료일충신적빈번항집발현산법:FA산법,해산법흡취료Apriori산법여Fp-growth산법적우점,통과실험표명해산법유교고적성능,차내존개소교소.
