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1.
一种基于二进制编码的频繁项集查找算法 总被引：1，自引：0，他引：1
叶晓波 《楚雄师范学院学报》2009,24(3)
在数据挖掘中频繁项集的查找时间是影响挖掘关联规则效率的关键因素,Apriori算法是用来找出频繁项集的典型算法,本文针对Apriori算法需反复扫描数据库、产生大量候选项集的不足,提出一种效率更高的基于二进制编码的频繁项集查找算法,该算法找出频繁项集只需一次数据库扫描,不产生候选项集,与Apriori算法相比,算法效率更高. 相似文献
2.
彭迎春 《深圳信息职业技术学院学报》2011,9(1):13-17
针对Apriori算法多次扫描事务数据库且产生庞大的候选集性能瓶颈,本文提出了Apriori算法的优化算法。该算法利用频繁项集产生时需要自身连接的特征,在连接前对频繁项集依据支持度由小到大进行排序,从而优化连接策略,并将其运用到描述事务数据库的布尔矩阵中。经实验证明,该算法随着事务数据库规模的扩大,较Apriori算法有明显的优越性。 相似文献
3.
臧勇 《新课程学习(社会综合)》2010,(12)
分析了挖掘频繁访问模式的过程和当前Apriori算法的缺陷,提出了一种Apriori算法的改进算法:BLApriori算法.改进的算法采用不规则数组来保存项集信息,有效省去了扫描数据库所耗费的大量时间.将项集有序性引入到该数组上,减少了候选项集的个数.并采用二进制来表示1阶频繁访问模式,提高了模式匹配和连接的效率.试验结果表明,该改进算法能更有效地发现各种长度不同的访问模式. 相似文献
4.
董朝贤 《三门峡职业技术学院学报》2007,6(2):111-113
Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法,Apriori算法使用一种称作逐层搜索的迭代方法得到频繁项集,但是它产生大量的候选项集,还需要多次扫描数据库,每次对数据库的重复扫描非常冗长,大量的时间消耗在内存与数据库中的数据交换上。因此笔者引入了一种不产生候选项集的频繁项集挖掘算法——FP-growth算法,并对FP-growth算法的相关性质、实现作以介绍。 相似文献
5.
经过分析关联规则中Apriori算法存在的不足,为减少对事务数据库的扫描次数,缩减产生频繁项集的时间,列出两种基于哈希表的计算项集支持计数的方法以及利用哈希表来进行项集的地址定位的方法,使得生成频繁项集的效率有所提高。 相似文献
6.
王敏 《赣南师范学院学报》2010,31(3):51-53
文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有较好的性能. 相似文献
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8.
针对Apriori算法寻找频繁项集问题,提出了一种基于有向图的频繁集挖掘算法DGFM,该算法将事务数据库表示成二进制矩阵,利用有向图的思想,将频繁项的二进制位串作为有向图的权值,再将二进制矩阵用邻接表存储,通过搜索邻接表来生成频繁项集,最后试验证明该方法比Apriori算法具有更高的效率和性能. 相似文献
9.
Apriori算法是一种挖掘布尔型关联规则的典型算法。该算法在生成频繁项集时会有频繁的数据库扫描操作,并且在由低维频繁项集连接生成高维候选项集时,如果频繁项集维数过大,笛卡尔积后就会产生大量的候选项集,从而影响算法的效率。针对上述2个方面对Apriori算法进行改进,并将改进后的算法应用在试卷分析系统中。经过系统测试,改进后的算法具有较高的效率和较强的稳定性。 相似文献
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在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种改进的算法SDA算法,在三个方面进行了改进:(1)频繁2-项集生成方法;(2)改进Apriori_gen算法(3)减少事务数据库.在实验数据集上所做的实验结果表明SDA算法是有效的. 相似文献
12.
陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
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有效的挖掘频繁项集是挖掘最大频繁项集的关键步骤.为了克服Apriori算法在挖掘最大频繁项集上的不足,以及FP-Tree存储结构算法多次遍历的缺点,本文引进了新的矩阵技术,减少了FP-Tree遍历次数来挖掘频繁项集,提高了挖掘频繁项集和最大频繁项集效率.并以此提出基于FP-Tree的改进算法FPgrowth＊和FPmax＊.最后实验结果说明,矩阵技术的引进有效的提高了频繁项集和最大频繁项集挖掘效率. 相似文献
14.
提出采用事务压缩和哈希技术相结合方式的改进算法.该算法通过备份数据库Dk生成候选项目集Ck,在生成Ck的同时计算支持度.针对生成频繁2-项目集L2的瓶颈,在生成L2的时候使用DHP算法.从时间复杂度上对Apriori算法和改进算法进行比较,说明改进算法在效率上优于Apriori算法. 相似文献
15.
对Apriori算法在数据库扫描和产生的候选项集的问题进行分析,提出一种基于矩阵的关联规则算法,该算法将事务数据库转换为向量矩阵,并通过向量矩阵的运算得到较少的候选项集,提高算法的运行效率.该算法在高校教学评价的应用上取得良好效果. 相似文献
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基于项目增长法高效求解最大频繁项集 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Apriori算法存在的问题提出了一种改进方法.本算法只需对数据库一次扫描,即可得到所有频繁项集;增强了产生候选项的针对性和有效性;提高了候选项的支持事务计数的效率;在求解最大频繁项集时,由于求解过程中无需用到大量的中间结果,节省了内存空间;通过比较分析,本方法提高了挖掘效率和性能. 相似文献
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关联规则可在庞大的数据集中找出不同事务之间隐藏的关系,其中Apriori算法是关联规则分析中较为有效的办法。然而,Apriori算法产生候选项集的效率较低且扫描数据过于频繁,造成算法计算需要耗费较长时间。另外,初始定义的最小支持度与最小置信度也不足以过滤无用的关联规则。针对以上问题,利用概率理论与有效的参数设置,在原有Apriori算法基础上,提出一种基于概率事务压缩的关联规则改进算法。数值算例结果表明,新算法可在第二次迭代之后,大幅减少低效候选项集,从而提升经典Apriori算法效率。 相似文献