【摘 要】
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关联规则作为一种数据挖掘的工具,它能够发现数据项集之间有趣的关联.在关联规则的算法中,Apriori算法是其中的关键算法之一.面对大量复杂的数据集,怎样选择数据结构,怎样优
【机 构】
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中国科技大学研究生院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
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关联规则作为一种数据挖掘的工具,它能够发现数据项集之间有趣的关联.在关联规则的算法中,Apriori算法是其中的关键算法之一.面对大量复杂的数据集,怎样选择数据结构,怎样优化处理过程,对于此算法的性能将会十分重要.该文首先介绍了关联规则的原理和Apriori算法的实现,然后提出了对该算法的若干改进,例如:采用树型结构存取频繁项集,使用三种缓存优化的方法等.这些优化都能够在整体上提高算法的效率.对于大数据项,试验显示,这些改进能够正确、有效、快速地实现Apriori算法.
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