【摘 要】
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该文通过介绍数据挖掘理论,着重分析了目前数据挖掘中关联规则和粗集理论方面的现状和存在的问题、难点.关联规则中,Apriori算法以先验知识为基础挖掘规则,但是需要多次扫描
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该文通过介绍数据挖掘理论,着重分析了目前数据挖掘中关联规则和粗集理论方面的现状和存在的问题、难点.关联规则中,Apriori算法以先验知识为基础挖掘规则,但是需要多次扫描数据库,时间耗费大,Fptree算法以树状结构保存交易关系信息,减少了时间复杂度,但增加了维护树的额外操作,作者提出了使用二进制、图等方法进行规则提取,给出了BFptree和Bgl两种高效算法,以期更高效地挖掘关联规则,其中BFptree把Fptree中的树用二进制表示,而Bgl用二进制表示交易数据,用图来表示数据间的关系,两种新算法都只需一次扫描数据库,减少运行时间和空间;在粗集理论中,使用可辨识矩阵进行知识表化简时,算法复杂,效率不高,作者提出了用相异矩阵代替可辨识矩阵,主要方法是用0、1代表属性间的差异,抛弃了可辨识矩阵中的属性字段组合,大大减少了算法运算时间.文中通过实验实现了上述6种算法,证明了三种新的高效算法具有更优的时间和空间复杂度.
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