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在AprioriTid算法的基础上提出了两点改进:一是利用压缩的候选项集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项集L'k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合.实验证明,改进算法在缩小数据库规模方面是行之有效的.
挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进
【摘 要】
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在AprioriTid算法的基础上提出了两点改进:一是利用压缩的候选项集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项集L'k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合.实
【机 构】
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山东师范大学信息管理学院
【出 处】
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山东师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2005年4期
【基金项目】
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山东省自然科学基金
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