基于格论的关联规则挖掘算法的研究

摘要：

本文通过对关联规则挖掘中由候选项集生成频繁项集算法的分析,引入了格论的一些思想来改进算法,其中心思想是:通过在属性集和事务数据库的基础上进行建格,然后在格的基础上直接进行规则提取.在实验的基础上对Apriori算法和改进的算法进行了比较,实验结果表明,在特定的数据库中,改进的算法在挖掘效率上优于Apriori算法.

关键词：数据挖掘、关联规则、候选项集、频繁项集、闭项集、格论、闭项集格

所属期刊栏目：32

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：158-160