关联规则挖掘的PredictiveApriori算法的研究及改进
在关联规则挖掘算法中,PredictiveApriori算法只需设定输出最好的N个规则,就可挖掘出N个预测精度最大的规则,从而极大地减轻用户参数设置的负担.但该算法需要不断对事务数据库进行扫描,如果事务数据库很大将会大大增加I/O时间,降低挖掘效率.本文融合事务压缩技术,提出一种称为Fast PredictiveApriori的改进版算法.实验结果表明,随着事务数据量的增大,改进后的算法只需扫描压缩事务集.因此,在事务数据库很大时,该算法能明显提高执行效率.
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| Principais autores: | , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
Editorial Department of Journal of Sichuan University (Natural Science Edition)
2012-01-01
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| coleção: | 四川大学学报. 自然科学版 |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | http://science.scu.edu.cn/thesisDetails?columnId=156481979&Fpath=home&index=0 |
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