【摘 要】
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关联规则挖掘技术是数据挖掘领域应用最为广泛的技术之一,本文对关联规则挖掘算法——AprioriTid算法进行分析,总结出了目前关联规则AprioriTid算法存在的候选Tid表庞大和存
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关联规则挖掘技术是数据挖掘领域应用最为广泛的技术之一,本文对关联规则挖掘算法——AprioriTid算法进行分析,总结出了目前关联规则AprioriTid算法存在的候选Tid表庞大和存储大量无意义频繁项目集两个主要瓶颈问题。本文针对上面的两个瓶颈问题提出了一种基于事务压缩、项目压缩,同时可有效修剪中间产生的频繁项目集的改进方法。通过使用UCI标准测试集——Mushroom测试集对其进行了多方面的性能测试和比较,由固定置信度下的不同支持度进行测试可知改进后的算法较原算法在时间效率上提升了20%-40%,极大的改善了算法的性能。最后,文章将改进后的算法用在了高校成绩数据库中,通过对高校成绩数据的分析与异常规则的提取,为高校课程制定提出了一些合理化建议。
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