【摘 要】
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在大数据挖掘中使用经典Apriori算法时,会产生大量的候选集,并需要扫描数据库中所有数据,使得其在实现过程中效率大大降低。为了提高Apriori算法的应用效率,通过建立线性链表
【机 构】
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阜阳师范学院计算机与信息工程学院,中共阜阳市委党校信息管理中心
【基金项目】
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安徽省重点研究基地项目（SK2012B625）资助, 安徽省专业综合改革试点项目（2013zy167）, 阜阳师范学院专业综合改革试点项目（2013ZYSD05）
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在大数据挖掘中使用经典Apriori算法时,会产生大量的候选集,并需要扫描数据库中所有数据,使得其在实现过程中效率大大降低。为了提高Apriori算法的应用效率,通过建立线性链表记录每个事务中的项数,以达到事务压缩的目的;设置up值来提高1-项频繁集组合的门槛,发现支持度比较大的2-项候选集,以达到剪枝的目的;通过实验来设置up的取值范围,使最终产生的频繁项集的误差能够在接受的范围。实验证明提出的改进方法可以在找出绝大部分关联规则的同时,提高算法运行的效率。
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