计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (9): 142-144.

• 软件工程与数据库技术 • 上一篇    下一篇

一种基于线性链表的关联规则挖掘算法

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文受重庆师范大学科研项目资助(编号:06XLY026).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,其算法主要有Apriori算法和FP—growth算法,它们需要多次扫描事务数据库,严重影响算法的效率。为了减少扫描事务数据库的次数,本文提出一种基于线性链表(LinearLinker)的LL算法,它只需扫描事务数据库一次,把事务数据库转换为线性链表LL,进而对LL进行关联规则挖掘。实验表明,LL算法的时间开销明显优于Apriori算法和FP—growth算法,且LL算法通过定义备用候选频繁项目集,有效地支持了关联规则的更新挖掘。

关键词: 关联规则挖掘 更新挖掘 线性链表 事务数据库

Abstract: Association rules mining is an important research aspect of data mining. Apriori algorithm and FP-growth algorithm are the main mining algorithms of this aspect. Because of multiple scanning of transaction database, these algorithms' performances are rest

Key words: Association rules mining,Incremental updating,Linear linker,Transaction DB

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