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基于布尔向量运算的Apriori算法
被引量：
3
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作者
李志林
戴娟
刘以安
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第3期270-273,共4页
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题,常用的Apriori算法要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集。利用向量的内积运算和逻辑运算提出了一种关联规则挖掘的改进算法。研究表明,该算法运算简单,只需要扫描一次数据库,不需要产生候选...
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题,常用的Apriori算法要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集。利用向量的内积运算和逻辑运算提出了一种关联规则挖掘的改进算法。研究表明,该算法运算简单,只需要扫描一次数据库,不需要产生候选项集,且具有处理大型数据库的优点。
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关键词
数据挖掘
关联规则
频繁项集
布尔向量
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题名
基于布尔向量运算的Apriori算法
被引量：
3
1
作者
李志林
戴娟
刘以安
机构
常州
大学数理
学院
常州信息职业技术学院基础课部
江南大学
信息
工程
学院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第3期270-273,共4页
基金
江苏省自然科学基金项目(BK2006081)
文摘
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题,常用的Apriori算法要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集。利用向量的内积运算和逻辑运算提出了一种关联规则挖掘的改进算法。研究表明,该算法运算简单,只需要扫描一次数据库,不需要产生候选项集,且具有处理大型数据库的优点。
关键词
数据挖掘
关联规则
频繁项集
布尔向量
Keywords
data mining
association rule
frequent item set
boolean vector
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于布尔向量运算的Apriori算法
李志林
戴娟
刘以安
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2010
3
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