【摘 要】
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21世纪是海量数据的数字化时代,人们也开始习惯利用数据来分析、处理和解决问题,且数据挖掘算法日益被广泛应用.其中,数据挖掘的研究中,各个领域活动跨度最积极的就是关联规
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21世纪是海量数据的数字化时代,人们也开始习惯利用数据来分析、处理和解决问题,且数据挖掘算法日益被广泛应用.其中,数据挖掘的研究中,各个领域活动跨度最积极的就是关联规则Apriori挖掘算法.文章针对其两大瓶颈之一展开研究,即研究可能形成数量较多的候选项集.在探索优化方法的同时,根据频繁项集的性质,在原有算法基础上得到一个候选项目集数量最小化的Apriori优化算法,最后再进行实证的应用.
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