一种小区域分类关联的高冗余空间挖掘算法

摘要：

传统的关联规则挖掘技术过于依赖数据之间的关联属性，造成挖掘算法在高冗余知识空间关联规则不明显或者较弱的情况下挖掘耗时。本文提出一种应用与高冗余知识空间的优化数据挖掘算法。该算法首先找出最大频繁项集和频繁1-项集进行区域分类，然后利用已有频繁项集找出所有的其它频繁项集，去除冗余关联环境，节省了计算频繁项集的时间，节约了存储空间，使算法的效率得到提高。仿真实验结果证明了改进算法的可行性和有效性。

关键词：关联规则、频繁项集、向量运算、最大频繁项集

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-07-16（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：27-29