【摘 要】
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带约束的关联规则挖据算法(ACARMT)在生成频繁项集时反复比较事务标识符,耗时较多.为进一步提高挖掘的效率,文章提出了一种项约束频繁项集挖掘算法(CFMABTB).该算法首先根据约束条件C过滤原始数据库,再为每一个项目建立事务二进制,然后通过反复与运算计算各项目集的计数,进而挖掘出k项频繁集.最后在mushroom、chess数据集上,对CFMABTB、ACARMT算法进行了实验对比.结果 表明,在数据规模和项目数量不是非常大时,CFMABTB算法的时间性能远优于ACARMT算法.
【机 构】
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南京信息职业技术学院数字商务学院,南京,210023;南京信息职业技术学院人工智能学院,南京,210023
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带约束的关联规则挖据算法(ACARMT)在生成频繁项集时反复比较事务标识符,耗时较多.为进一步提高挖掘的效率,文章提出了一种项约束频繁项集挖掘算法(CFMABTB).该算法首先根据约束条件C过滤原始数据库,再为每一个项目建立事务二进制,然后通过反复与运算计算各项目集的计数,进而挖掘出k项频繁集.最后在mushroom、chess数据集上,对CFMABTB、ACARMT算法进行了实验对比.结果 表明,在数据规模和项目数量不是非常大时,CFMABTB算法的时间性能远优于ACARMT算法.
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