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介绍了关联规则的数据挖掘,对布尔关联规则中的经典算法--Apriori算法进行了分析和评价,指出了基本Apriori算法的不足,并提出具有广泛适应性的改进算法.此算法既提高在扫描数据库过程中的信息获取率,又及时剔除超集不是频繁项集的项集,进一步缩减项集的潜在规模,提高了频繁项集生成的效率.
基于消费行为的Apriori算法研究
【摘 要】
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介绍了关联规则的数据挖掘,对布尔关联规则中的经典算法--Apriori算法进行了分析和评价,指出了基本Apriori算法的不足,并提出具有广泛适应性的改进算法.此算法既提高在扫描数
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2003年5期
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