【摘 要】
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关联规则是数据挖掘研究的一个重要课题,而最大频繁项集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题.在已有的频繁集发现算法中,DLG算法通过减少事务数据库的扫描次数,进而有效减少
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关联规则是数据挖掘研究的一个重要课题,而最大频繁项集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题.在已有的频繁集发现算法中,DLG算法通过减少事务数据库的扫描次数,进而有效减少挖掘过程的 I/O代价.在阐述DLG算法的实现原理与执行过程的基础上,为进一步减少候选项集的数量,提出一种改进算法DLG.其主要思想是在关联图构造阶段,统计每一个频繁项目的入度,以此作为剪枝的依据.性能分析和比较试验的结果表明该算法性能优良.
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