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经典Apriori算法由单支持度获取频集,这无法满足现实中的实际情况。国外学者提出的多最小支持度的扩展模型的计算次数又过于庞大,运行效率较低。针对这种情况,提出了多支持度与单支持度相结合的挖掘关联规则的方法,即保证了对不同数据项的正确分析,又提高了计算效率,有较强的实际意义。
利用组合支持度进行关联规则的挖掘
【摘 要】
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经典Apriori算法由单支持度获取频集,这无法满足现实中的实际情况。国外学者提出的多最小支持度的扩展模型的计算次数又过于庞大,运行效率较低。针对这种情况,提出了多支持度
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年9期
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究指导性计划项目(05KJD510122)
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