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基于向量和矩阵的挖掘关联规则的高效算法

A High Efficiency Algorithm Based on Vectors and Matrix for Mining Associataion Rules

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【作者】 牛小飞石冰

【Author】 Niu Xiaofei Shi Bing(Shandong University,Ji’nan250061)

【机构】 山东大学计算机科学与技术学院山东大学计算机科学与技术学院 济南250061济南250061

【摘要】 挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。文章提出了一种基于向量和矩阵的挖掘算法AVM,并将该算法与两种经典的发现频繁项目集的算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少。实验表明与原先的算法相比,该算法的效率较好。

【Abstract】 Mining association rules is an important problem in data mining.Generating large itemsets is its key.This pa-per presents a novel algorithm based on vectors and matrix for finding frequent itemsets,and compares it with two tra-ditional algorithms.AVM only needs scan the database one time ,and occupies few memory for assistant information.Ex-periment results indicate that the new algorithm has good efficiency compared with presented ones.

  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年12期
  • 【分类号】TP311
  • 【被引频次】42
  • 【下载频次】225
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