基于模式矩陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由于計算機應用的飛速發(fā)展,數據挖掘技術成為數據庫和人工智能領域最前沿、最活躍的研究方向之一,關聯(lián)規(guī)則是數據挖掘領域中的一個非常重要的研究課題,廣泛應用于各個領域,既可以檢驗行業(yè)內長期形成的知識模式,也能夠發(fā)現隱藏的新規(guī)律,有效地發(fā)現、理解、運用關聯(lián)規(guī)則是完成數據挖掘任務的重要手段。隨著市場不斷提出新需求,關聯(lián)規(guī)則挖掘技術急需高性能的、可靠的數據挖掘方案,以對各數據庫中數據進行有效的挖掘,提高數據挖掘應用于數據分析和決策支持的正確性和有效

2、性。 Apriori算法是關聯(lián)規(guī)則挖掘中最經典的算法,但它存在兩大致命缺陷:需多次掃描數據庫和產生海量的候選項目集。針對這兩大缺陷,本文提出了一種基于模式矩陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法(簡稱P Matrix算法),使掃描數據庫的次數減少為一次,同時不產生候選項目集而直接產生頻繁項目集,從而使算法的時間復雜度和空間復雜度大大減少,有效地提高了關聯(lián)規(guī)則算法的效率。同時,將基于模式矩陣的P Matrix算法運用到“江西省基于數據倉庫的宏觀經濟

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