计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2010年
11期
2952-2955
,共4页
崔贯勋%李梁%王柯柯%苟光磊%邹航
崔貫勛%李樑%王柯柯%茍光磊%鄒航
최관훈%리량%왕가가%구광뢰%추항
数据挖掘%关联规则%Apriori算法%频繁项集%候选项集
數據挖掘%關聯規則%Apriori算法%頻繁項集%候選項集
수거알굴%관련규칙%Apriori산법%빈번항집%후선항집
经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低.为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法.实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高.
經典的產生頻繁項目集的Apriori算法存在多次掃描數據庫可能產生大量候選及反複對候選項集和事務進行模式匹配的缺陷,導緻瞭算法的效率較低.為此,對Apriori算法進行以下3方麵的改進:改進由k階頻繁項集生成k+1階候選頻繁項集時的連接和剪枝策略;改進對事務的處理方式,減少Apriori算法中的模式匹配所需的時間開銷;改進首次對數據庫的處理方法,使得整箇算法隻掃描一次數據庫,併由此提齣瞭改進算法.實驗結果錶明,改進算法在性能上得到瞭明顯提高.
경전적산생빈번항목집적Apriori산법존재다차소묘수거고가능산생대량후선급반복대후선항집화사무진행모식필배적결함,도치료산법적효솔교저.위차,대Apriori산법진행이하3방면적개진:개진유k계빈번항집생성k+1계후선빈번항집시적련접화전지책략;개진대사무적처리방식,감소Apriori산법중적모식필배소수적시간개소;개진수차대수거고적처리방법,사득정개산법지소묘일차수거고,병유차제출료개진산법.실험결과표명,개진산법재성능상득도료명현제고.
