关联规则挖掘的Apriori算法的改进

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

关联规则挖掘的Apriori算法的改进

黄进, 尹治本

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2003 > 32(1): 76-79

黄进, 尹治本. 关联规则挖掘的Apriori算法的改进[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 76-79.

引用本文:

黄进, 尹治本. 关联规则挖掘的Apriori算法的改进[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 76-79.

Huang Jin, Yin Zhiben. Improvement of Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 76-79.

Citation:

Huang Jin, Yin Zhiben. Improvement of Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 76-79.

关联规则挖掘的Apriori算法的改进

黄进,
尹治本

1.
西南交通大学计算机与通信工程学院成都 610031

作者简介:
黄进男 25岁硕士主要从事数据挖掘和知识发现方面的研究

中图分类号: TP311

Improvement of Apriori Algorithm for Mining Association Rules

1.
College of Computer and Communications Engineering,Southwest jiaotong University ChengDu 610031

摘要: 提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。
- 数据挖掘 /
- 关联规则 /
- Apriori算法 /
- 散列 /
- 事务压缩
Abstract: This paper puts forward an enhanced algorithm which associates Apriori with hash technique and transaction reduction technique. The construction and the influence to algorithm's efficiency of hash function is studied.The theory and realizable method of transaction reduction technique are also analyzed.And then the realizable steps of the foold algorithm and the enhanced algorithm are made out through an example. The result shows that the new algorithm promotes the algorithm' efficiency and at the same time improves the performance of the data mining technique through cutting down the store space.
- data mining /
- association rule /
- Apriori algorithm /
- hash /
- transaction reduction

[1]	李海林, 张丽萍. 时间序列数据挖掘中的聚类研究综述 . 电子科技大学学报, 2022, 51(3): 416-424. doi: 10.12178/1001-0548.2022055
[2]	郑文, 赵偲, 李泽堃, 武啸泽, 胡涛. 基于Web数据挖掘的COVID-19流行病学特征分析 . 电子科技大学学报, 2020, 49(3): 408-414. doi: 10.12178/1001-0548.2020079
[3]	李海林, 万校基. 基于簇中心群的时间序列数据分类方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(3): 625-630. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.024
[4]	李学明, 杨阳, 秦东霞, 周尚波. 基于频繁闭项集的新关联分类算法ACCF . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 104-109. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.020
[5]	朱颢东, 李红婵. 关于Top-N最频繁项集挖掘的研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 757-761,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.023
[6]	张玉芳, 熊忠阳, 彭燕, 刘君. 基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 407-411. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.018
[7]	龙文, 马坤, 辛阳, 杨义先. 适用于协议特征提取的关联规则改进算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 302-305. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.032
[8]	武斌, 杨义先, 郑康锋. 入侵检测中基于序列模式的告警关联分析 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 415-418. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.023
[9]	李献礼, 陈业纲. FP-array在计算机犯罪挖掘中的应用 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 592-595. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.027
[10]	童彬, 秦志光, 贾伟峰, 宋健伟. 采用数据挖掘的拒绝服务攻击防御模型 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 586-589.
[11]	朵春红, 王翠茹. 网格和密度的聚类算法在CRM中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1289-1291,1314.
[12]	王金龙, 徐从富, 徐娇芬, 骆国靖. 利用销售数据的商品影响关系挖掘研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1282-1285.
[13]	桑永胜, 陆鑫. 基于数据挖掘的Internet远程教学研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(6): 953-955,959.
[14]	文琪, 彭宏. 小波变换的离群时序数据挖掘分析 . 电子科技大学学报, 2005, 34(4): 556-558.
[15]	叶茂, 陈勇. 基于分布模型的层次聚类算法 . 电子科技大学学报, 2004, 33(2): 171-174.
[16]	曾异平, 朱宏, 龙文光. 趋势分析中的一种增量数据挖掘方法研究 . 电子科技大学学报, 2004, 33(4): 464-467.
[17]	黄羽, 黄迪明, 何险峰, 武明. 遗传算法在入侵检测中的应用 . 电子科技大学学报, 2003, 32(6): 679-682.
[18]	方英武, 张广鹏, 吴德伟, 黄玉美, 赵修斌, 王轶. 分布式数据挖掘计算过程——DDCP算法研究 . 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 80-84.
[19]	刘学生, 何跃, 贺昌政. 模糊规则归纳法及GDP主要影响因素分析 . 电子科技大学学报, 2002, 31(1): 92-96.
[20]	石晶, 龚震宇, 裘杭萍. 基于Web使用挖掘的个性化服务系统 . 电子科技大学学报, 2002, 31(4): 399-403.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 3639
HTML全文浏览量: 238
PDF下载量: 173
被引次数: 0

关联规则挖掘的Apriori算法的改进

黄进,
尹治本

1. 西南交通大学计算机与通信工程学院成都 610031

作者简介:
黄进男 25岁硕士主要从事数据挖掘和知识发现方面的研究

收稿日期: 2002-08-28
刊出日期: 2003-02-15

中图分类号: TP311

关键词:

摘要: 提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。

English Abstract

黄进, 尹治本. 关联规则挖掘的Apriori算法的改进[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 76-79.

引用本文:

黄进, 尹治本. 关联规则挖掘的Apriori算法的改进[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 76-79.

Huang Jin, Yin Zhiben. Improvement of Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 76-79.

Citation:

Huang Jin, Yin Zhiben. Improvement of Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 76-79.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发