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一种基于数据属性的Apriori算法的改进方法

Improved method of apriori algorithm based on data attributes

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【作者】 马冬来张文静

【Author】 Ma Donglai;Zhang Wenjing;Hebei Software Institute;Agricultural University of Hebei;

【机构】 河北软件职业技术学院河北农业大学信息科学与技术学院

【摘要】 Apriori算法是最著名、应用最广泛的关联规则挖掘算法。文章阐述了Apriori算法的基本理论,研究了Apriori算法的不足及多种改进算法,最后提出了一种基于数据属性的改进算法,并利用农业病害数据对改进后的算法进行了测试。实验证明,新算法提高了原算法的挖掘效率,并且挖掘出了指定要求形式的规则。

【Abstract】 Association rules is an important data mining models. With the development of the data mining technology, the applicable scope of the association rules is constantly expanding, which has been extended from the initial " supermarket basket analysis" to agriculture, medicine, banking and other areas.Apriori is the most famous and widely used algorithm of mining association rules. Through explain the basic theory of the apriori algorithm and study the problems and a variety of improved algorithms, an improved algorithm based on the data attributes was proposed, It improves the mining efficiency and could obtain the requested form of rules.

【基金】 2012年度保定市科学技术研究与发展计划项目(12ZG004);河北省教育厅资助科研项目(Q2012139)
  • 【文献出处】 中国农机化学报 ,Journal of Chinese Agricultural Mechanization , 编辑部邮箱 ,2014年04期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】117
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