【摘 要】
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经典的Apriori算法能够有效的发现数据之间隐藏的内在关系，但该算法也存在着候选集数量越大开销越大的问题。针对这个问题，文中提出一种新的改进算法RTI＿Apriori。其思想是：引入矩阵来存储事务信息，分别用0和1来表示项集出现的情况，经由矩阵操作，计算项集的支持度，再依照着结果扫描删减掉不满足条件的项集，最终生成相应的关联规则。实验表明：改进后的算法不必再对数据库的多次扫描，比原有算法的效率更
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于鲁棒表现建模的目标跟踪方法研究”（编号：61772244）资助；
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经典的Apriori算法能够有效的发现数据之间隐藏的内在关系，但该算法也存在着候选集数量越大开销越大的问题。针对这个问题，文中提出一种新的改进算法RTI＿Apriori。其思想是：引入矩阵来存储事务信息，分别用0和1来表示项集出现的情况，经由矩阵操作，计算项集的支持度，再依照着结果扫描删减掉不满足条件的项集，最终生成相应的关联规则。实验表明：改进后的算法不必再对数据库的多次扫描，比原有算法的效率更高。
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目的:探讨尿外泌体（exosome）在膀胱尿路上皮细胞癌中的表达情况及其临床意义。方法:采用超速离心法提取30例膀胱尿路上皮细胞癌患者和15例健康人群的尿外泌体。利用投射电镜观察形态，BCA法进行蛋白定量，Western blot检测尿外泌体表面分子CD9。结果:健康人群尿外泌体水平[（125.99±47.71）μg/μL]与膀胱尿路上皮细胞癌患者尿外泌体表达水平[（259.74±57.47）μg
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