一种基于逆序编码性质的Apriori算法改进
针对目前大多数Apriori改进算法在处理大数据集时所面临的性能瓶紧问题，该文以项集中各项在事务中的概率分布特征为切入点，并在BF-Apriori的逆序编码算法基础上，设计基于逆序转换的模式匹配算法和候选频繁项集生成算法，以提高规则挖掘过程的时间效率。最后，3个子算法构成了该文所提出的Apriori改进算法BF—Advanced-Apriori。理论分析及实验结果表明，BF—Ad-vaneed-Aprion算法在处理大数据集时更具优势。
概率分布 逆序编码 Apriori算法 部分匹配
张华飞 董黎刚 王盛
浙江工商大学信息与电子工程学院,浙江 杭州 310018
国内会议
杭州
中文
83-86
2011-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）