萍乡学院学报
萍鄉學院學報
평향학원학보
Journal of Pingxiang University
2015年
3期
86-90
,共5页
相联规则%数据挖掘%多段支持度%频繁项集
相聯規則%數據挖掘%多段支持度%頻繁項集
상련규칙%수거알굴%다단지지도%빈번항집
associativerules%data mining%multi-segmentssupport%frequent item sets
本文以分段计算支持度为重要思想，通过分段计算各项集支持度，确保各段记录出现在相应规模事务中所形成的频度，进而构成支持度向量，加上项集多段支持度，实现大规模频繁项集的有效推测。该算法可提高数据库扫描过程中的信息获取率，从而缩减项集规模，并按照文中定理1这一思想对数据集进行及时调整，从而实现频繁项集生成效率的不断提高。
本文以分段計算支持度為重要思想，通過分段計算各項集支持度，確保各段記錄齣現在相應規模事務中所形成的頻度，進而構成支持度嚮量，加上項集多段支持度，實現大規模頻繁項集的有效推測。該算法可提高數據庫掃描過程中的信息穫取率，從而縮減項集規模，併按照文中定理1這一思想對數據集進行及時調整，從而實現頻繁項集生成效率的不斷提高。
본문이분단계산지지도위중요사상，통과분단계산각항집지지도，학보각단기록출현재상응규모사무중소형성적빈도，진이구성지지도향량，가상항집다단지지도，실현대규모빈번항집적유효추측。해산법가제고수거고소묘과정중적신식획취솔，종이축감항집규모，병안조문중정리1저일사상대수거집진행급시조정，종이실현빈번항집생성효솔적불단제고。
Based on the thought of piecewise calculation support, this papercalculatesevery itemsets’ support degreeto find the frequency ofallsegments formedin correspondingtransaction, thusconstitutes thesupport vector. With this,plusmulti-segmentsupport of sets,effective speculation inlarge-scalefrequent item sets is achieved.The algorithmwillimprove database’saccess to informationduring the scanrate,thereby reducing the scale ofitemsets. If dataset is adjusted according to theory one in the paper,generationefficiency of frequent itemset will continue to increase.
