%A 王明芳,蒋芸,王勇,明利特,周涛,周泽寻 %T 基于粗糙集和单事务项组合的关联规则挖掘算法 %0 Journal Article %D 2011 %J 计算机科学 %R %P 234-238 %V 38 %N 11 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_17674.shtml} %8 2018-12-01 %X Apriori算法必须反复地扫描数据库才能求出频繁项集,效率较低,且不支持更新挖掘。为了解决这些问题,提出了一种基于粗糙集、单事务项组合和集合运算的关联规则挖掘算法。本算法首先利用粗糙集进行属性约简,对新决策表中的每个事务进行“数据项”组合并标记地址,然后利用集合运算的方法计算支持度和置信度即可挖掘出有效规则。本算法只需要一次扫描数据库,同时有效地支持了关联规则的更新挖掘。应用实例和实验结果表明,本算法明显优于Apriori算法,是一种有效且快速的关联规则挖掘算法。