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期刊文章详细信息

聚类思想在挖掘关联规则中的运用    

Cluster Analysis in Mining Association Rules for Huge Transaction Database

  

文献类型:期刊文章

作  者:艾晶[1] 宋自林[2] 赵靓[3] 赵文飞[4]

机构地区:[1]解放军理工大学指挥自动化学院研究生2队,江苏南京210007 [2]解放军理工大学指挥自动化学院指挥自动化系,江苏南京210007 [3]解放军理工大学气象学院雷达教研室,江苏南京210001 [4]南京军区气象水文中心,江苏南京210001

出  处:《广西师范大学学报(自然科学版)》

基  金:国家863计划资助项目(2007AA01Z126)

年  份:2009

卷  号:27

期  号:1

起止页码:117-120

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、PROQUEST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘  要:数据挖掘中的关联分析技术旨在发现大量数据项集之间有趣的关联关系。虽然A priori算法利用剪枝方法有效地提高运算效率,但在处理超大型事务数据库时,仍会存在内存瓶颈问题。按照项集对数据库进行聚类预处理,然后在各个数据簇内进行关联分析以提高运算效率,且簇的数目可根据情况由数据挖掘者根据情况预先指定。通过对该算法的复杂度分析得出在一定条件下运算的时间复杂度确实有所下降的结论。

关 键 词:数据挖掘 关联分析  聚类分析 频繁项集

分 类 号:TP311.13]

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同被引文献:

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