杭州电子科技大学学报
杭州電子科技大學學報
항주전자과기대학학보
JOURNAL OF HANGZHOU DIANZI UNIVERSITY
2011年
5期
83-86
,共4页
位向量%项概率分布%逆序编码%部分匹配
位嚮量%項概率分佈%逆序編碼%部分匹配
위향량%항개솔분포%역서편마%부분필배
针对目前大多数Apriori改进算法在处理大数据集时所面临的性能瓶紧问题,该文以项集中各项在事务中的概率分布特征为切入点,并在BF-Apriori的逆序编码算法基础上,设计基于逆序转换的模式匹配算法和候选频繁项集生成算法,以提高规则挖掘过程的时间效率.最后,3个子算法构成了该文所提出的Apriori改进算法BF_Advanced-Apriori.理论分析及实验结果表明,BF_Advanced-Apriori算法在处理大数据集时更具优势.
針對目前大多數Apriori改進算法在處理大數據集時所麵臨的性能瓶緊問題,該文以項集中各項在事務中的概率分佈特徵為切入點,併在BF-Apriori的逆序編碼算法基礎上,設計基于逆序轉換的模式匹配算法和候選頻繁項集生成算法,以提高規則挖掘過程的時間效率.最後,3箇子算法構成瞭該文所提齣的Apriori改進算法BF_Advanced-Apriori.理論分析及實驗結果錶明,BF_Advanced-Apriori算法在處理大數據集時更具優勢.
침대목전대다수Apriori개진산법재처리대수거집시소면림적성능병긴문제,해문이항집중각항재사무중적개솔분포특정위절입점,병재BF-Apriori적역서편마산법기출상,설계기우역서전환적모식필배산법화후선빈번항집생성산법,이제고규칙알굴과정적시간효솔.최후,3개자산법구성료해문소제출적Apriori개진산법BF_Advanced-Apriori.이론분석급실험결과표명,BF_Advanced-Apriori산법재처리대수거집시경구우세.
