【摘 要】
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关联规则挖掘的首要问题是怎样能够从给定的事务数据库中高效地发现频繁项集。作为数据挖掘的主要方法,关联规则的相关研究一直备受关注。其中,如何改进Apriori算法在发现频
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关联规则挖掘的首要问题是怎样能够从给定的事务数据库中高效地发现频繁项集。作为数据挖掘的主要方法,关联规则的相关研究一直备受关注。其中,如何改进Apriori算法在发现频繁项目集过程中的缺点,一直是该领域的研究热点。本文通过对Apriori算法以及粗糙集的相关理论进行分析与研究,提出了一种基于粗糙集理论的Apriori算法的改进方法。该方法首先利用属性约简对事务数据库中的属性进行压缩,以此减少候选项目集的数量。并通过改进后的算法实现频繁项目集的生成。实验表明,该方法在执行性能上具有一定程度的提升。最后本文将改进方法应用到了银行信用卡客户信息的关联挖掘中,从中获取到对银行发展信用卡业务有价值的信息。
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