【摘 要】
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项约束关联规则发现是在关联规则发现中加入先验知识、提高算法执行效率、精简所发现的规则数量的重要方法.现有的项约束关联规则发现算法都基于Apriori算法框架,在高密度数
【机 构】
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浙江大学计算机科学与工程系,浙江大学制药工程研究所
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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项约束关联规则发现是在关联规则发现中加入先验知识、提高算法执行效率、精简所发现的规则数量的重要方法.现有的项约束关联规则发现算法都基于Apriori算法框架,在高密度数据库上的执行性能不佳,而且没有提出高效的约束条件检验方法.在一种新型高效关联规则发现算法FP-Growth的基础上,提出了一种全新的项约束关联规则发现算法FPC.FPC算法利用FP-Growth算法逐步生成高频项集的方式,构造了一种约束树数据结构,及时检查高频项集满足约束条件的情况,尽早删去不满足约束的条件.实验证明,此算法执行效率比Reo
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