【摘 要】
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针对关联规则数据挖掘的Apriori算法存在I/O负载大、计算速度慢和减枝过程中间结果多的问题,提出了一种基于矩阵加权的VMOApriori算法。该算法扫描一次数据库生成事务矩阵,并
【机 构】
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大连大学信息工程学院,通信与网络重点实验室
【基金项目】
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国家863计划项目资助(2013AAXXX),辽宁省教育厅科学技术研究项目资助(L2014495)
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针对关联规则数据挖掘的Apriori算法存在I/O负载大、计算速度慢和减枝过程中间结果多的问题,提出了一种基于矩阵加权的VMOApriori算法。该算法扫描一次数据库生成事务矩阵,并利用矩阵加权及其向量运算产生频繁项集,通过删减矩阵中事务及事务项压缩矩阵,减少了候选项集的冗余,加快了频繁项集的筛选速度。仿真表明,该算法降低了I/O负载,减少了中间结果数据量,提高了数据挖掘效率,验证了算法的有效性。
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