【摘 要】
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关联规则的挖掘目标是发现数据项集之间的关联关系或相关关系,是数据挖掘中的一个重要课题。对于超大数据集,传统算法效率较低,对其加以改进,给出了一种基于图论与最大路径的关联规则挖掘算法。该算法将事务集构造成布尔矩阵,经矩阵清理后,将其转换为图的形式,根据关联规则图生成邻接矩阵。当取步长为k且k>2时,按行从第一个非0元素开始遍历,寻找最大权值路径,此时连接所得元素的行列索引即频繁k+2项集。实验结果表明该算法减少了对数据集的扫描次数,针对大数据集,相较于传统的Apriori算法能够显著缩短时间,大大提高
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11761033),江西省科技厅科技项目(20192BBHL80004)。
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关联规则的挖掘目标是发现数据项集之间的关联关系或相关关系,是数据挖掘中的一个重要课题。对于超大数据集,传统算法效率较低,对其加以改进,给出了一种基于图论与最大路径的关联规则挖掘算法。该算法将事务集构造成布尔矩阵,经矩阵清理后,将其转换为图的形式,根据关联规则图生成邻接矩阵。当取步长为k且k>2时,按行从第一个非0元素开始遍历,寻找最大权值路径,此时连接所得元素的行列索引即频繁k+2项集。实验结果表明该算法减少了对数据集的扫描次数,针对大数据集,相较于传统的Apriori算法能够显著缩短时间,大大提高
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