摘要
文章通过对Apriori算法的思想和性能的分析,提出一种基于矩阵的关联规则挖掘算法。新算法直接通过对布尔矩阵的列向量进行对位“与”运算产生频繁项集,有效地解决了Apriori算法迭代产生频繁项集的瓶颈问题。试验结果表明,新算法比Apriori算法具有更高的效率和性能。
after the principle and efficiency of the Apriori algorithm are analyzed, a new efficient association rules mining algorithm is brought forward based on Matrix. This algorithm can find directly frequent itemsets through boolean calculation, and resolve effectively the bottleneck of Apriori algorithm. The result of the experiment shows that this algorithm can achieve better efficiency and capability than Apriori algorithm.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第05X期144-145,143,共3页
Control & Automation
基金
河北省科学技术研究与发展计划项目(05457205D-8)
作者简介
王柏盛（1945-）,男,江苏人,教授,硕士生导师,主要从事数据挖掘、自动控制等研究;
刘寒冰（1979-）,女,河南人,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘、决策支持系统,通讯地址：（056038 河北 河北省邯郸市光明南大街199号河北工程大学237信箱）;
靳书和（1946-）,男,山东人,正高工,主要研究方向决策支持系统;
马丽艳（1972-）,女,讲师,主要研究方向数据挖掘.
