基于Apriori和FP-growth的关联挖掘

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关联规则挖掘是数据挖掘研究方向最热门的课题之一,是针对购物篮分析的问题提出来的,目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联系.用零散的消费数据,通过合适的智能分析,可以获得消费者的一般性的购买规则.本文在综述数据挖掘的流程外,还将关联挖掘中里程碑式的Apriori算法进行了基本原理的论述,并提出Apriori的存在的瓶颈,并在此基础上论述了其改进的FP-growth算法,阐述两个算法对关联挖掘的应用.
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