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A Prefixed-Itemset-Based Improvement For Apriori Algorithm

机译:apriori算法的基于前缀项集的改进

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摘要

Association rules is a very important part of data mining. It is used to findthe interesting patterns from transaction databases. Apriori algorithm is oneof the most classical algorithms of association rules, but it has thebottleneck in efficiency. In this article, we proposed a prefixed-itemset-baseddata structure for candidate itemset generation, with the help of the structurewe managed to improve the efficiency of the classical Apriori algorithm.
机译:关联规则是数据挖掘中非常重要的部分。它用于从事务数据库中找到有趣的模式。 Apriori算法是最经典的关联规则算法之一,但在效率上却存在瓶颈。在本文中,我们提出了一种基于前缀项集的数据结构,用于候选项集的生成,借助该结构,我们设法提高了经典Apriori算法的效率。

著录项

  • 作者

    Yu, Shoujian; Zhou, Yiyang;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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