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频繁项集挖掘算法Apriori的改进研究

王洪利  冯玉强  
【摘要】:针对用于频繁项集挖掘的传统的Apriori算法具有多次扫描数据库、效率较低的缺点,本文给出了一种基于向量运算的改进的Apriori算法,首先扫描一次数据库,用向量表示1-项集,并对 1-项集计数,获得频繁1项集,然后产生候选2-项集,并利用向量运算获得2-项集的向量表示并计数,产生频繁2项集,以此类推,直到所有的频繁项集都被发现,中间已有的事物压缩方法被使用压缩数据库减少计算量。最后通过实验与对比分析验证了该方法具有较高的效率。

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