【摘 要】
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该文在分析Apriori算法、IUA算法等经典关联规则挖掘算法的基础上,提出一种基于最近挖掘结果的更新算法称为IIUA.IIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持
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该文在分析Apriori算法、IUA算法等经典关联规则挖掘算法的基础上,提出一种基于最近挖掘结果的更新算法称为IIUA.IIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项集考虑,得到完整的新颖繁项集,从而提高算法的效率.我们比较了该算法与Apriori算法的运行结果、运行时间和性能加速比.我们进一步提出了生成关联规则算法FAS.FAS利用整数表示真值表取值,可以极方便的迅速区分由某频繁项集生成的所有关联规则的前件和后件,用于生成给定频繁项集的关联规则.在提出IIUA算法和FAS算法的基础上,我们设计并实现了一个基于关联规则瓣数据挖掘工具AR_Miner,该系统主要包括数据预处理、频繁集初步计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成五部分.AR_Miner不仅实现了关联规则挖掘的可视化,还为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面,用户可以根据需要适当调整所期望的最小支持度和最小可信度,以求能发现一些新奇的、反常的关联规则.在频繁集生成后,用户可选择感兴趣的频繁集来生成关联规则,避免生成大量无用的关联规则,具有很大的灵活性.
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