【摘 要】
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关联分析是数据挖掘中一种实用的技术,能够挖掘项集之间中令人感兴趣的规律或联系.然而随着现代社会的高速发展,其积累的数据的数据量也是庞大的,因此除了需要对计算机等硬件有更高的要求之外,对应的算法也应该得到改进.经典的Apriori算法的缺点是候选项集以及规则的数量随着事务数量的增加和事务最大宽度的增加等因素以指数级别的方式增加,其计算复杂度和时间复杂度也是急剧增加.而每一次计算候选k-项集的支持度计
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关联分析是数据挖掘中一种实用的技术,能够挖掘项集之间中令人感兴趣的规律或联系.然而随着现代社会的高速发展,其积累的数据的数据量也是庞大的,因此除了需要对计算机等硬件有更高的要求之外,对应的算法也应该得到改进.经典的Apriori算法的缺点是候选项集以及规则的数量随着事务数量的增加和事务最大宽度的增加等因素以指数级别的方式增加,其计算复杂度和时间复杂度也是急剧增加.而每一次计算候选k-项集的支持度计数都要检索整个数据库的数据,因此其计算效率低下.基于Hash表的Apriori算法改进的地方在于首先检索两次整个数据库,第一次是建立事务的权值表减少事务数量,第二次是建立项集的Hash表,在这之后只要检索需要检索Hash表对应的位置结合事务的权值表就可以得到候选项集的支持度计数,缩小了检索范围.通过实验对比分析可知在支持度阈值较小的时候,基于Hash表的Apriori算法占据绝对优势,随着支持度阈值的增大,两者的运行时间不断降低并且趋近.
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