基于稀疏矩阵的关联规则挖掘算法的研究

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本文利用关联规则挖掘中稀疏数据源的特点,设计出一种特殊的链表数据结构和两种矩阵策略。利用稀疏矩阵中搜索频繁项集的算法SMM(Sparse-Matrix Mining),通过将数据库映射到二元稀疏矩阵,并对矩阵压缩存储,从链表中搜索频繁项集,降低了频繁项集搜索过程中的I/O次数和计算量。实验显示SMM能够快速发现频繁项集并且具有很好地可扩展性能。
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