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一种基于线性链表的关联规则挖掘算法 被引量：3
1
作者 李晓虹 杨有 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第9期142-144,共3页
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,其算法主要有Apriori算法和FP-growth算法,它们需要多次扫描事务数据库,严重影响算法的效率。为了减少扫描事务数据库的次数,本文提出一种基于线性链表(Linear Linker)的LL算法,它只需扫描事... 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,其算法主要有Apriori算法和FP-growth算法,它们需要多次扫描事务数据库,严重影响算法的效率。为了减少扫描事务数据库的次数,本文提出一种基于线性链表(Linear Linker)的LL算法,它只需扫描事务数据库一次,把事务数据库转换为线性链表LL,进而对LL进行关联规则挖掘。实验表明,LL算法的时间开销明显优于Apriori算法和FP-growth算法,且LL算法通过定义备用候选频繁项目集,有效地支持了关联规则的更新挖掘。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 更新挖掘 线性链表 事务数据库
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改进的关联规则算法 被引量：1
2
作者 刘扬 莫红玉 马垣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第17期3876-3878,3906,共4页
通过对数据挖掘的经典Apriori算法和基于线性链表的关联规则挖掘算法进行研究,发现其中的不足——多次扫描数据且生成大量候选项集,增加了计数时间和内存空间。针对以上情况提出了基于候选项集分组的关联规则挖掘算法,该算法主要改进数... 通过对数据挖掘的经典Apriori算法和基于线性链表的关联规则挖掘算法进行研究,发现其中的不足——多次扫描数据且生成大量候选项集,增加了计数时间和内存空间。针对以上情况提出了基于候选项集分组的关联规则挖掘算法,该算法主要改进数据仅一次扫描和对候选项集进行分组计数,且动态创建候选项集的集合,有效地缩短了计数时间和占用的内存空间,使挖掘的效率更好更快。实验结果表明,该算法比文献[1]的算法效率更高。 展开更多
关键词 数据挖掘 线性链表 关联规则 候选项集分组 计数时间 内存空间
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基于线性链表的关联规则数据挖掘技术在数字图书馆中的应用 被引量：4
3
作者 汪育健 邹攀 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2009年第12期52-54,13,共4页
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而把相关技术应用在数字图书馆可提高图书馆数字资源的利用率,提高图书馆服务层次。本文就针对图书馆挖掘应用上讨论了一种借助特殊数据结构实现了最大频繁项目集的挖掘算法,从而实现了关联... 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而把相关技术应用在数字图书馆可提高图书馆数字资源的利用率,提高图书馆服务层次。本文就针对图书馆挖掘应用上讨论了一种借助特殊数据结构实现了最大频繁项目集的挖掘算法,从而实现了关联规则的快速发现。由于该算法只需一次访问事务数据库,可以避免频繁访问数据库造成时间上的巨大浪费;对于像图书馆这样数量级别越高的数据库其优越性表现尤为明显。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 线性链表 事务数据库 数字图书馆
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