【摘 要】
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分析Apriori算法挖掘频繁项集存在的时间和空间效率低下的局限性,提出基于矩阵与项集索引表的频繁项集挖掘算法.根据频繁项集先验性质,通过对矩阵压缩减少数据扫描的规模,进
【基金项目】
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教育部-企业产学合作协同育人项目“校企合作共同开发互联网应用优质课程和教学资源”(201702137018);广东省普通高校特色创新项目(自然科学类)“基于异质多传感器信息融合的交通车智能防撞系统关键技术研究”(2018KTSCX163);广东第二师范学院重点学科项目“网络工程重点学科”(ZD2017004);广东第二师范学院教学质量与教学改革工程项目“计算机实践教学示范中心”(2018sfz
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分析Apriori算法挖掘频繁项集存在的时间和空间效率低下的局限性,提出基于矩阵与项集索引表的频繁项集挖掘算法.根据频繁项集先验性质,通过对矩阵压缩减少数据扫描的规模,进而对压缩后的矩阵行向量作按位与运算,可实现数据项集频度统计并生成相应的项集索引表,进而生成频繁项集.挖掘过程中不用生成候选项集.经MATLAB仿真实验验证该算法较Apriori算法的时间和空间效率均有提高,并通过一个算例探讨了Apriori改进算法的网页访问关联规则挖掘.
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