基于大项集迭代压缩的关联规则挖掘算法

摘要：

在分析Apriori算法及其缺点的基础上，提出改进算法IR-Apriori，该算法基于低阶大项集对遍历数据库进行迭代压缩，优化Apriori算法，解决遍历数据库规模过大问题。通过对二者进行复杂性分析显示，IR-Apriori算法能有效缩减遍历数据库的规模，大大提高算法性能。最后应用改进算法IR-Apriori，对考生高考数据进行挖掘，研究了高考各科目成绩之间的关联性。

关键词： 关联规则 Apriori算法 数据挖掘

作者: 万雅奇 侯亚荣 张书杰

作者单位: 北京工业大学计算机学院 北京 100022 北京教育考试院 北京 100083 北京工业大学计算机学院 北京 100022

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2008年网络新技术与应用研讨会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 236-238

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）