摘要
提出一种基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法。该算法引入加权支持度和最小支持期望的概念,对数据库仅进行一次扫描,通过构建筛选条件对基于频繁2项集位矩阵的加权频繁k项集生成过程进行剪枝,有效提高了加权频繁项集的生成效率。
This paper presents a weighted frequent k-itemset generation algorithm based on bit matrix. The algorithm introduces the concept of weighted support degree and minimum support expectation. It only scans the database once, prunes the weighted frequent k-itemset generation process based on the 2-itemset bit matrix by constructing filtering condition and improves the generation efficiency of weighted frequent itemset.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期54-56,共3页
Computer Engineering
基金
安徽高校省级优秀青年人才基金资助项目(2010SQRL170)
安徽省教育厅自然科学研究基金资助重点项目(2006KJ027A)
安徽省自然科学基金资助项目(070412055)
关键词
加权关联规则
最小支持期望
频繁项集
weighted association rule
minimum support expectation
frequent itemset
