【摘 要】
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在信息管理数据的关联规则挖掘研究中，产生候选频繁项，存在的重复计算和冗余候选项，会造成数据关联特征发生漂移，导致计算支持数时重复扫描事务数据库的次数增加。为此提出一种抗
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在信息管理数据的关联规则挖掘研究中，产生候选频繁项，存在的重复计算和冗余候选项，会造成数据关联特征发生漂移，导致计算支持数时重复扫描事务数据库的次数增加。为此提出一种抗特征漂移的深度挖掘算法，首先进行数据处理，计算数据挖掘指标的熵，计算构建加权规范化矩阵，计算数据特征距离，利用数据贴近度的概念实现数据深度挖掘，有效地提高了算法的效率。实验数据表明，该算法的挖掘效率比现有的同类算法更快速有效。
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