基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法
刘上力
杨清
1.湖南科技大学网络信息中心,湖南湘潭,4112012.湖南科技大学网络信息中心,湖南湘潭,411201
摘要：鉴于关联规则挖掘中的Apriori算法在挖掘潜在有价值、低支持度模式时效率较低,因此提出一种优化的Apriori挖掘算法,即在频繁项集挖掘中引入项项正相关兴趣度量剪枝策略,有效过滤掉非正相关长模式和无效项集,从而扩大了可挖掘支持度阈值范围.实验结果表明,该算法是有效和可行的.
关键词：Apriori算法频繁项集兴趣度项项正相关剪枝
分类号：TP392(计算技术、计算机技术)
资助基金：湖南省教育厅重点项目(10A028)湖南省科技计划(JT3031)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 68-71 )
英文信息