改进的频繁项集挖掘算法

朱彦霞; 张雪萍; 王家耀

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改进的频繁项集挖掘算法

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频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题.在分析Apriori算法与FP-growth算法特点的基础上,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法,即索引生成频繁项集算法IGFA.IGFA算法基于Apriori算法并通过"索引二元组"生成候选集,减免了候选集的大量冗余,实验及结果分析表明该算法有效提高了频繁项集的挖掘效率.

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来源
《计算机工程与应用》 |2009年第4期|143-145|共3页
作者
朱彦霞; 张雪萍; 王家耀;
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作者单位

河南工业大学;

信息工程学院;

郑州;

450001;

解放军信息工程大学;

测绘学院;

郑州;

450052;

河南工业大学;

信息工程学院;

郑州;

450001;

解放军信息工程大学;

测绘学院;

郑州;

450052;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计;
关键词
数据挖掘; 关联规则; 频繁项集; 索引二元数组;

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