文献类型：期刊文章

作　　者：彭仪普[1] 熊拥军[2]

机构地区：[1]中南大学土木建筑学院,长沙410075 [2]中南大学图书馆,长沙410075

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40001017);霍英东教育基金会青年教师基金资助项目(71017)

年　　份：2006

卷　　号：32

期　　号：5

起止页码：55-57

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006169831756)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于事务压缩和项目压缩的AprioriTid优化算法。该算法的特点是:项目集采用关键字识别,同时对事务数据进行事务和项目压缩。从而省去了Apriori算法和AprioriTid算法中的剪枝和模式匹配步骤,减小了扫描事务数据库的大小,提高了发现规则的效率。通过实验表明,优化的算法执行效率明显优于AprioriTid算法。

关 键 词：数据挖掘 关联规则 APRIORITID算法 事务压缩 项目压缩  

分 类 号：TP311.13]