一种双向挖掘频繁项的有效方法

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (12): 196-199.

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一种双向挖掘频繁项的有效方法

王晓峰张松筠

上海海事大学信息工程学院,上海200135

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文获上海市教委科研基金和上海市重点学科建设项目资助（编号：T0602）.

WANG Xiao-Feng, ZHANG Song-Jun （School of Information Engineering,Shanghai Mariting University,Shanghia 200135）

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

摘要/Abstract

摘要： Apriori算法已成为关联规则挖掘的一个经典方法，广泛地被应用于如贸易决策、银行信用评估、金融保险等诸多领域。这种自底向上方法挖掘短频繁项集时效果较好，当频繁项集较长时，其时间复杂度量呈指数增长态势。本文结合自顶向下和自底向上搜索两种方法，提出一种能更好解决长、短频繁项集问题的双向挖掘方法。通过计算复杂度分析的实验表明，所提出的方法是有效可行的。

关键词: 数据挖掘频繁项集双向搜索自顶向下挖掘

Abstract: The Apriori algorithm has become a classic method for mining association rules. It is widely applied to various fields such as trade decision- making, bank evaluating credit, finance insurance, etc. This method is an effective down- top algorithm for ming

Key words: Data mining,Frequents,Double search,Top- down mining

王晓峰张松筠. 一种双向挖掘频繁项的有效方法[J]. 计算机科学, 2006, 33(12): 196-199. https://doi.org/

WANG Xiao-Feng, ZHANG Song-Jun （School of Information Engineering,Shanghai Mariting University,Shanghia 200135）. [J]. Computer Science, 2006, 33(12): 196-199. https://doi.org/

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