一种Apriori算法的改进
Apriori算法在处理关联规则分析时,当数据立方体数据稠密时,实现迭代性质将需要非常复杂的数据结构。针对上述问题,本文提出了一种改进的Apriori-ni算法,该算法没有用迭代性质来剪枝,即不基于迭代属性的算法。对Apriori算法和Apriori-ni算法进行了分析和比较,实验结果表明,当项目集很多时,Apriori-ni算法能节约计算开销,从而提高算法的效率。
数据挖掘 关联规则 Apriori算法 迭代性质
季伟东 张珑 张军
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江,哈尔滨,150025;东北林业大学机电工程学院,黑龙江,哈尔滨,150040 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江,哈尔滨,150025
国内会议
哈尔滨
中文
68-70
2009-08-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)