【摘 要】
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针对关联规则挖掘的FP-Growth算法存在对海量数据存储时消耗极大内存开销的弊端,提出一种对FP-Growth加入兴趣度的改进算法,然后与Apriori,FP-Growth算法进行比较,改进后的算
【基金项目】
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北京市科技创新服务能力协调创新项目（PXM2016_014223_000025）
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针对关联规则挖掘的FP-Growth算法存在对海量数据存储时消耗极大内存开销的弊端,提出一种对FP-Growth加入兴趣度的改进算法,然后与Apriori,FP-Growth算法进行比较,改进后的算法极大减少了内存开销,同时提高了系统执行效率。并且提出改进算法与旅游线路规划挖掘结合的理念,以云南旅游业作为旅游规划对象,充分应用旅游网站的大数据,设计一种旅游线路规划的挖掘系统,为旅游企业找出游客最喜欢的旅游线路以及景区之间的关联规则。
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