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将FP-Growth算法应用于面向目标的关联规则（OOA）挖掘，对FP-Tree的结点进行了修改，增加了目标支持度计数和效用度累计两个字段，对FP-Growth算法进行了改进．实验结果表明，改进后的方法比基于Apriori算法和基于Dfree算法的OOA挖掘效率更高。
面向目标的关联规则挖掘的一个FP增长算法
【摘 要】
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将FP-Growth算法应用于面向目标的关联规则（OOA）挖掘，对FP-Tree的结点进行了修改，增加了目标支持度计数和效用度累计两个字段，对FP-Growth算法进行了改进．实验结果表明，改进后的方法
【机 构】
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福州大学土木工程学院,福州大学至诚学院,福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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集美大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年2期
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（A0310011）,福建省科技三项重点项目（K04005）
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