CAJ | 학술논문

传统的关联规则挖掘技术过于依赖数据之间的关联属性，造成挖掘算法在高冗余知识空间关联规则不明显或者较弱的情况下挖掘耗时。本文提出一种应用与高冗余知识空间的优化数据挖掘算法。该算法首先找出最大频繁项集和频繁1-项集进行区域分类，然后利用已有频繁项集找出所有的其它频繁项集，去除冗余关联环境，节省了计算频繁项集的时间，节约了存储空间，使算法的效率得到提高。仿真实验结果证明了改进算法的可行性和有效性。
전통적관련규칙알굴기술과우의뢰수거지간적관련속성，조성알굴산법재고용여지식공간관련규칙불명현혹자교약적정황하알굴모시。본문제출일충응용여고용여지식공간적우화수거알굴산법。해산법수선조출최대빈번항집화빈번1-항집진행구역분류，연후이용이유빈번항집조출소유적기타빈번항집，거제용여관련배경，절성료계산빈번항집적시간，절약료존저공간，사산법적효솔득도제고。방진실험결과증명료개진산법적가행성화유효성。