关联规则挖掘的AprioriTid算法的改进

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关联规则挖掘是数据挖掘中常见的一种形式,高效地找出频繁项目集是关联规则挖掘的中心问题.文章在分析生成频繁项目集的AprioriTid算法的基础上,指出了算法中存在由于项目的重复存储而使数据量偏大的问题,提出并证明了"Ck-1中支持率小于minsupport的项目集在k-1中是无用的"的定理,并以此为依据改进了算法.实验表明,改进算法在缩小数据规模方面是行之有效的.
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