【摘 要】
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随着大数据时代的到来,增量关联规则挖掘已成为数据挖掘领域的热门话题.CAN-tree作为增量关联规则挖掘领域的重要算法,其按项目频次大小进行排序会使树(tree)的规模过大,降低
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61501006),安徽省自然科学基金面上基金(1808085MF169),安徽高校自然科学研究项目(KJ2018A0086)。
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随着大数据时代的到来,增量关联规则挖掘已成为数据挖掘领域的热门话题.CAN-tree作为增量关联规则挖掘领域的重要算法,其按项目频次大小进行排序会使树(tree)的规模过大,降低算法效率.针对此问题,提出一种基于AP-CAN的增量关联挖掘算法,采用AP聚类思想将原始数据集按项目的支持度不同分为多个集群,修剪不满足最小支持度的集群,利用哈希头表替代项头表,并根据数据量对每条事务排序.实验结果表明,该方法可以显著削减CAN树的规模,降低项目查找时间,提高数据挖掘效率,在效率和稳定性上均优于现有的CAN-tree算法.
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