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[毕业设计] 基于预判筛选的高效关联规则挖掘算法

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发表于 2021-6-2 13:25 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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要:关联规则分析作为数据挖掘的主要手段之一,在发现海量事务数据中隐含的有价值信息方面具有重要的作( q$ j! o2 C7 o, @
用。该文针对 Apriori 算法的固有缺陷,提出了 AWP (Apriori With Prejudging) 算法。该算法在 Apriori 算法连
# p, G  L( z8 `& ]. U接、剪枝的基础上,添加了预判筛选的步骤,使用先验概率对候选频繁k 项集集合进行缩减优化,并且引入阻尼因
1 Q( u4 b& i7 W7 c5 {0 |子和补偿因子对预判筛选产生的误差进行修正,简化了挖掘频繁项集的操作过程。实验证明 AWP 算法能够有效减
: j7 j8 @# J% Z0 G少扫描数据库的次数,降低算法的运行时间。3 s! b! z. q: I. p) }
关键词:数据挖掘;关联规则;事务数据库;预判筛选;Apriori; U- A5 H  e4 i
8 V$ F) Y: Y  [* ?9 {- }
& a' O) G; Z  c6 p

9 C9 D6 L& P4 `& d0 }6 R- ^, Z
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发表于 2021-6-2 14:18 | 只看该作者
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