期刊专题

10.3969/j.issn.1002-5057.2020.06.007

一种基于邻接矩阵的频繁项集挖掘算法

引用
针对Apriori算法存在反复扫描数据库、内存消耗大、运行效率低效等固有缺陷,提出了一种基于邻接矩阵的频繁项集挖掘算法.在该算法中,将事务数据集转换为邻接矩阵,通过遍历邻接矩阵,可以直接从矩阵中挖掘得出频繁1-项集和频繁2-项集,并且该过程不会生成候选项集,从而减少了遍历的空间规模.最后使用标准数据集进行验证测试,实验结果表明,改进后的算法比传统的Apriori算法具有更好的性能,在保证挖掘结果的同时还有效地提高了频繁项集的挖掘效率.

数据挖掘、频繁项集、Apriori算法、邻接矩阵

2021-02-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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数据通信

1002-5057

11-2841/TP

2020,(6)

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