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针对经典的Apriori算法对多值属性数据进行关联规则挖掘时效率低下的问题,提出了改进算法。算法通过对属性值进行二进制编码、增加行和属性值计数器等方式,对数据进行了压缩,并针对压缩的存储矩阵使用了新的频繁集生成算法。实验结果表明,改进算法相比经典Apriori算法执行效率更高,所需资源更少。
一种基于压缩矩阵的多值属性关联规则改进算法
【摘 要】
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针对经典的Apriori算法对多值属性数据进行关联规则挖掘时效率低下的问题,提出了改进算法。算法通过对属性值进行二进制编码、增加行和属性值计数器等方式,对数据进行了压缩,
【机 构】
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安徽机电职业技术学院信息工程系
【出 处】
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新乡学院学报
【发表日期】
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2015年12期
【基金项目】
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安徽省高校省级自然科学研究重点项目（KJ2014A038）
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