【摘 要】
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关联规则算法中的数据通常采用水平数据形式,而采用垂直数据表示的挖掘性能优于水平表示。Eclat算法在项集规模庞大时,交集操作消耗大量时间和系统内存。为此,结合划分思想和
【基金项目】
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教育部留学回国人员基金资助项目(教外司留[2007]1108-10);中国博士后科学基金资助项目(20070420711)
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关联规则算法中的数据通常采用水平数据形式,而采用垂直数据表示的挖掘性能优于水平表示。Eclat算法在项集规模庞大时,交集操作消耗大量时间和系统内存。为此,结合划分思想和突出基于概率的先验约束方法,把数据库中的事务划分成多个非重叠部分,对每一部分采用Eclat算法,减少每次"交"操作时项集的规模,从而减少比较次数。通过基于概率的先验约束,减少产生的局部频繁项集数。实验结果表明,改进算法比原算法具有更高的效率。
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