【摘 要】
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针对Apriori算法产生大量候选集和多次扫描事务数据库的不足之处，本文提出一种基于模式向量的与和或运算的关联规则挖掘算法Association Rule Mining Algorithm Basedon ModeV
【机 构】
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渤海大学信息科学工程学院,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金（the LiaoNing Province Natrual Science Fundation of Chinaunder Grant No20072199）中国博士后科学基金（the China posrdoctor Science Fundation of China under Grant No20070420071）.
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针对Apriori算法产生大量候选集和多次扫描事务数据库的不足之处，本文提出一种基于模式向量的与和或运算的关联规则挖掘算法Association Rule Mining Algorithm Basedon ModeVector（ARMV）。该算法首先提出通过模式向量的或运算来减少生成的候选集数量。然后采用模式向量与事务矩阵的与运算来判断候选模式向量是否为频繁集。同时对事务矩阵的行设置flag，删除flag为0的行。每个候选模式矩阵只需扫描事务矩阵一次。实验表明ARMV算法比Apriori算法具有更好的性能
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