摘要
关联规则是数据挖掘中一个重要的研究内容。典型的关联规则算法是由R.Agrawal等提出的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了分析,指出了挖掘中的关键步骤,并给出了算法改进技术。
出处
《知识经济》
2011年第14期88-88,共1页
Knowledge Economy
二级参考文献15
-
1胡吉明,鲜学丰.挖掘关联规则中Apriori算法的研究与改进[J].计算机技术与发展,2006,16(4):99-101. 被引量：59
-
2Aly H H,Taha Y,Amr A A.Fast mining of association rules inlarge scale problems[C]//Abdel wahab H,Jeffay K.Proc of the 6th IEEE Syrup on Computers and Communications (ISCC 2001).New York:IEEE Computer Society Press,2001: 107-113.
-
3Tsai C F,Liu Y C,Chen C P.A new fast algorithms formining as sociation rules in large databases[C]//Kamel A E,Melloul I K, Borne P.Proc of the 2002 IEEE Intpl Conf on Systems,Man and Cybernetics(SMC 2002).IEEE Computer Society Press,2002:251-256.
-
4Wen Lei,Li Minqiang.A new association rules mining algorithms-based on directed itemsets graph[J].LNAI, 2003,2639( 1 ) : 660-663.
-
5Deroski S,Raedt L D.Multi-relational datamining:the currentfrontiers[C]//Preceding ECML/PKDD.ACM Press, 2002 : 1-2.
-
6Chen M S,Han J W,Yu P S. Data Mining: An Overview from a Database Perspective[ J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1996,8 (6) : 866 - 883.
-
7Han J W,Kamber M. Data Mining Concepts and Techniques[ M]. Beijing: Higher Education Press,2001.
-
8Agrawal R, Srikant R. Fast algorithms for mining association rules in large databases [ C ]. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, September 1994.
-
9Han E H, Karypis G, Kumar V. Scalable parallel data mining for association rules[ C ]. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, May, 1997.
-
10Agrawa! R, Imielinski T, Swami A. Mining association rules between. sets of items in large databases[ C ]. Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data ; May, 1993.
共引文献154
-
1吴雨桐,吴思佳,杨建卫,何依娜,李洪凯,黄琳,刘云霞.基于Apriori算法分析2021年山东省医疗器械不良事件的关联性[J].山东大学学报（医学版）,2022,60(12):111-118. 被引量：13
-
2綦孝姬,于红,刘溪婧,邵乐,梁晓娜.基于候选项目集特性的改进Apriori算法研究[J].郑州大学学报（理学版）,2009,41(1):36-39. 被引量：1
-
3孙赵平,李龙澍.基于关联规则的Web日志挖掘算法研究[J].电子技术（上海）,2010(8):11-13. 被引量：2
-
4杜习慧,罗坤杰,罗文俊.关联规则挖掘Apriori算法的改进[J].电脑知识与技术（过刊）,2009,0(6):1295-1296. 被引量：2
-
5李庆红.基于Apriori算法的关联规则挖掘研究[J].电脑与电信,2008(9):60-62. 被引量：2
-
6杜永久.决策树C4.5算法在银行信贷业务工作中的应用研究[J].商场现代化,2009(13):355-356.
-
7李雪斌,朱艳琴,罗喜召.关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进[J].电脑知识与技术,2009,5(7):5084-5085. 被引量：1
-
8季伟东,张珑,张军.一种Apriori算法的改进[J].计算机工程与科学,2009,31(9):68-70. 被引量：3
-
9黄燕.基于Apriori算法的读者行为分析[J].知识经济,2009(11):163-164. 被引量：1
-
10仇闽霞.数据挖掘中关联规则的算法及应用[J].苏州科技学院学报（自然科学版）,2009,26(4):61-64.
同被引文献5
-
1刘金塘,伍小兰.多元统计分析技术在人口研究中的应用[J].人口研究,2002,26(2):1-6. 被引量：5
-
2徐江勇.多维关联规则技术在进出口贸易分析中的应用[J].计算机应用与软件,2008,25(12):185-186. 被引量：5
-
3统计局:全国总人口13.39亿[J].地理教学,2011(10):64-64. 被引量：3
-
4耿秀丽,褚学宁,李玉鹏.动态关联规则挖掘辅助产品服务系统规划分析[J].中国科技论文在线,2011,6(7):512-518. 被引量：2
-
5王德,叶晖.1990年以后的中国人口迁移研究综述[J].人口学刊,2004,26(1):40-46. 被引量：40
-
1朱方伟,王永强,唐丽艳.技术转移中核心技术的挖掘研究[J].研究与发展管理,2006,18(4):27-32. 被引量：1
-
2马宏楷.新一代创业者的综合素质挖掘研究[J].大众商务（下半月）,2009(4):234-234. 被引量：1
-
3周景坤.基于消费者需求视角的创新机会挖掘研究[J].科技管理研究,2015,35(23):20-24. 被引量：3
-
4李枫林,杨小平.供应链管理中的信息流及其控制研究[J].情报科学,2002,20(11):1215-1219. 被引量：13
-
5傅柯萌.基于电子商务的客户行为Web挖掘研究[J].现代商贸工业,2009,21(8):237-238.
-
6吴洪波,赵谦.关联规则在大型超市中的应用[J].哈尔滨理工大学学报,2008,13(2):128-130. 被引量：5
-
7朱建斌.关联规则中经典的Apriori算法研究[J].卷宗,2014,4(5):287-287.
-
8李永周,王雪娇.基于知识地图的企业核心员工隐性知识挖掘研究[J].科技进步与对策,2015,32(12):134-138. 被引量：5
-
9曾铮.互联网环境下的知识挖掘研究[J].情报理论与实践,2005,28(2):135-138. 被引量：12
-
10赵智繁,曹倩.基于数据包络和数据挖掘的财务危机预测模型研究[J].计算机科学,2016,43(S2):461-465. 被引量：11
