【摘 要】
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针对关联规则挖掘的AprioriTid算法缺点提出了一种改进的算法,即在构造k阶Tid表时,考虑当前交易项包含的所有k阶候选项的全部元素组成的集合,它肯定是当前交易项的子集。如果
【基金项目】
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贵州省2008年省级信息化专项基金项目（0830）,贵州省科技计划工业攻关基金项目（黔科合GY字[2008]3035）.
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针对关联规则挖掘的AprioriTid算法缺点提出了一种改进的算法,即在构造k阶Tid表时,考虑当前交易项包含的所有k阶候选项的全部元素组成的集合,它肯定是当前交易项的子集。如果它的范数大于k就将其写入k阶Tid表中,而不是它所包含的所有k阶候选项集都写入表中,这样必然减少下一次寻找k＋1阶大项集时所需要扫描的交易量,从而使AprioriTid算法得到进一步优化。通过在Northwind数据集上的实验,验证了该算法有效地优化了空间复杂度和时间复杂度。
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