计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (8): 158-160.

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基于格论的关联规则挖掘算法的研究

蒋震 葛垚 黄剑 文俊浩   

  1. 重庆交通学院计算机与信息学院,重庆400074 重庆大学计算机学院,重庆400030 重庆大学自动化学院,重庆400030 重庆大学软件学院,重庆400030
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

Jiang Zhe;Ge Yao;Huang Jian;Wen JunHao   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

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 闹项集格 关联规则挖掘算法 Apriori算法 事务数据库

Abstract: By analyzing the algorithm from candidate itemsets to frequent itemsets in the association rules, we introduce the lattice theory and its some conceptions and present a improved algorithm called close algorithm which prevent from generat from a large numb

Key words: Data mining, Association rule, Frequent itemset, Closed itemset, Candidate itemsel, Lattice theory, Closed itemset lattice

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