【摘 要】
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针对药品零售大数据信息,提出一种基于遗传模拟退火算法的关联规则挖掘改进算法.首先以遗传算法为主体,模拟退火算法作为其辅助,在遗传算法选择操作、交叉运算和变异运算中融
【机 构】
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亳州职业技术学院信息工程系,安徽亳州 236800安徽中医药科学院亳州中医药研究所,安徽亳州236800;中国科学技术大学软件学院,安徽合肥 230051;
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针对药品零售大数据信息,提出一种基于遗传模拟退火算法的关联规则挖掘改进算法.首先以遗传算法为主体,模拟退火算法作为其辅助,在遗传算法选择操作、交叉运算和变异运算中融入模拟退火算法,实现对算法的设计;然后运用Python语言实现了算法,并通过对药品零售大数据关联规则挖掘,发现药品零售大数据之间的关联,有效地量化了药品之间的相关程度;最后对改进算法进行有效性和可行性测试.仿真实验表明,相比遗传算法,该算法的挖掘速快,挖掘质量高,有效地提高品零售大数据关联规则挖掘的性能.
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