一种基于矩阵和权重改进的Apriori算法

发布时间：2018-03-16 14:39

  本文选题：关联规则　切入点：MW_Apriori算法　出处：《微电子学与计算机》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出基于矩阵和权重的一种改进算法——MW_Apriori算法.该算法首先通过扫描一次事务数据库来构造0-1事务矩阵,其次赋予项和事务权重,并计算项的权重支持度,从而得到频繁项集.实验结果表明,MW_Apriori算法避免了数据库的重复扫描,使得时间和空间的耗费显著减少,同时能有效地挖掘出隐藏的、更有价值的事件.
[Abstract]:In this paper, an improved algorithm based on matrix and weight is proposed, which firstly constructs 0-1 transaction matrix by scanning a transaction database, then gives items and transaction weights, and calculates the weight support of items. The experimental results show that the algorithm can avoid the repeated scanning of the database, reduce the time and space consumption, and effectively mine hidden and more valuable events.
【作者单位】： 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;
【分类号】：TP31

【相似文献】

相关会议论文 前1条

1 操漫成;;基于MFP-tree的关联规则挖掘算法研究[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（下册）[C];2008年

相关博士学位论文 前1条

1 姜保庆;关于弱比例规则的挖掘及推理研究[D];西南交通大学;2005年

相关硕士学位论文 前6条

1 刘艳;基于学习者特征提取的智能授导系统研究[D];中南大学;2010年

2 于洋;挖掘有效的关联规则的并行方法研究[D];吉林大学;2008年

3 邵伟;基于FP-Tree的关联规则挖掘算法研究[D];西安电子科技大学;2010年

4 李春喜;一种混合模式电子商务推荐技术的研究[D];苏州大学;2010年

5 杨永健;基于随机分布理论的特征关联知识推理研究[D];华南理工大学;2013年

6 况莉莉;关联规则在高校图书馆读者数据处理中的应用研究[D];合肥工业大学;2010年

，

本文编号：1620357