文献类型：期刊文章

作　　者：周凯[1] 顾洪博[1] 李爱国[2]

ZHOU Kai;GU Hong-bo;LI Ai-guo(School of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China;Daqing Oilfield Engineer CO.,Daqing 163712,China)

机构地区：[1]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 [2]大庆油田工程有限公司,黑龙江大庆163712

出　　处：《陕西理工大学学报（自然科学版）》

基　　金：黑龙江省自然科学基金资助项目(F2016002);东北石油大学科研基金资助项目(2017YDL-14)

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：40-44

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：关联挖掘Apriori算法在求频繁项集时,需要多次扫描数据库,而且要产生大量的候选集,针对上述缺点,提出了一种快速挖掘频繁项集的改进算法。该算法通过一次扫描数据库,形成与数据库对应的布尔矩阵,通过对布尔矩阵的行向量计算或者列向量计算两种方式,快速产生频繁项集。实验结果表明,该算法能够在保证频繁项集准确性的同时,由于先进行预判断,删除其中的非频繁项集,大大地缩短了产生频繁项集所花费的时间,提高了算法的效率。

关 键 词：数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 矩阵

分 类 号：TP311.13]