基于预判筛选的高效关联规则挖掘算法

发布时间：2017-10-08 16:28

  本文关键词：基于预判筛选的高效关联规则挖掘算法

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【摘要】：关联规则分析作为数据挖掘的主要手段之一,在发现海量事务数据中隐含的有价值信息方面具有重要的作用。该文针对Apriori算法的固有缺陷,提出了AWP(Apriori With Prejudging)算法。该算法在Apriori算法连接、剪枝的基础上,添加了预判筛选的步骤,使用先验概率对候选频繁k项集集合进行缩减优化,并且引入阻尼因子和补偿因子对预判筛选产生的误差进行修正,简化了挖掘频繁项集的操作过程。实验证明AWP算法能够有效减少扫描数据库的次数,降低算法的运行时间。
【作者单位】： 南京邮电大学物联网学院;南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心;江苏省邮电规划设计院有限责任公司;
【关键词】： 数据挖掘 关联规则 事务数据库 预判筛选 Apriori
【基金】：国家自然科学基金(61373135,61401225,61502252,61201160) 江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20140883,BK20140894,BK20131377) 中国博士后科学基金(2015M581844) 江苏省博士后科研资助计划项目(1501125B) 南京邮电大学校级科研基金(NY214101,NY215147)~~
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 2(南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心南京210003)3(江苏省邮电规划设计院有限责任公司南京210006)An Efficient Association Rule Mining AlgorithmBased on Prejudging and ScreeningZHAO Xuejian123 SUN Zhixin12 YUAN Yuan31引言在大数据技术发展如火如荼的今

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本文编号：995094