【摘 要】
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针对已有基于矩阵的Apriori算法存在的问题，提出了一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法。算法进行了以下方面的改进：增加了两个数组，分别用于记录矩阵行与列中1的个数，使得算法
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金项目（60973074）资助.
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针对已有基于矩阵的Apriori算法存在的问题，提出了一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法。算法进行了以下方面的改进：增加了两个数组，分别用于记录矩阵行与列中1的个数，使得算法在压缩矩阵时减少了扫描矩阵的次数；在压缩矩阵中，通过增加删除不能连接的项集和非频繁的项集的操作，使得矩阵压缩得更小，提高了空间效率；改变了删除事务列的条件和算法结束的条件，以减少挖掘结果的误差和算法循环的次数。算法性能分析和实验分析证明，改进后的算法能有效地挖掘频繁项集，并且比现有的算法具有更高的计算效率。
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