【摘 要】
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大数据时代,人们获取所需信息的困难度提高,而数据挖掘是当下解决此问题的关键技术。Apriori算法作为数据挖掘中的常用算法,通过挖掘数据背后的潜在关联规则。考虑到传统Apri
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71301104,No.71271138),高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No.20133120120002),上海市教育委员会科研创新项目(No.14YZ088),上海市一流学科项目(No.S1201YLXK),沪江基金(No.A14006)
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大数据时代,人们获取所需信息的困难度提高,而数据挖掘是当下解决此问题的关键技术。Apriori算法作为数据挖掘中的常用算法,通过挖掘数据背后的潜在关联规则。考虑到传统Apriori算法执行过程中,数据扫描频繁、候选集获取繁琐等问题,提出采用加权Apriori算法,即将冗余记录存储一次,并将记录的重复次数占全部记录数的比值作为权重,压缩空间;采用二进制的布尔矩阵替代原有数据集,通过矩阵内部“与运算”,获取最大频繁集,降低时间复杂度。考虑到原始数据冗余性以及粗糙集属性约简的不精确性,在提取关联规则前,提出采用
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