本文關(guān)鍵詞：基于預判篩選的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

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【摘要】：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析作為數(shù)據(jù)挖掘的主要手段之一,在發(fā)現(xiàn)海量事務(wù)數(shù)據(jù)中隱含的有價值信息方面具有重要的作用。該文針對Apriori算法的固有缺陷,提出了AWP(Apriori With Prejudging)算法。該算法在Apriori算法連接、剪枝的基礎(chǔ)上,添加了預判篩選的步驟,使用先驗概率對候選頻繁k項集集合進行縮減優(yōu)化,并且引入阻尼因子和補償因子對預判篩選產(chǎn)生的誤差進行修正,簡化了挖掘頻繁項集的操作過程。實驗證明AWP算法能夠有效減少掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù),降低算法的運行時間。
【作者單位】： 南京郵電大學物聯(lián)網(wǎng)學院;南京郵電大學江蘇省通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)工程研究中心;江蘇省郵電規(guī)劃設(shè)計院有限責任公司;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 事務(wù)數(shù)據(jù)庫 預判篩選 Apriori
【基金】：國家自然科學基金(61373135,61401225,61502252,61201160) 江蘇省基礎(chǔ)研究計劃(自然科學基金)(BK20140883,BK20140894,BK20131377) 中國博士后科學基金(2015M581844) 江蘇省博士后科研資助計劃項目(1501125B) 南京郵電大學校級科研基金(NY214101,NY215147)~~
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 2(南京郵電大學江蘇省通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)工程研究中心南京210003)3(江蘇省郵電規(guī)劃設(shè)計院有限責任公司南京210006)An Efficient Association Rule Mining AlgorithmBased on Prejudging and ScreeningZHAO Xuejian123 SUN Zhixin12 YUAN Yuan31引言在大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展如火如荼的今

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1 Patrick Neeley;;從擁有數(shù)據(jù),到預判需求 這就是大數(shù)據(jù)的威力[J];英才;2013年05期

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本文編號：995094