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一种基于混合型结构优化算法——Apriori—Mend算法
资料介绍
摘要：关联规则挖掘是数据挖掘领域中最重要的研究问题之一。Apriori是关联规则挖掘的一种经典算法，它使用候选项
集产生测试机制来找出所有满足用户最小支持度的项集，但它需要多次扫描数据库，会产生大量的候选项集。针对
Apriori算法的不足，提出了一种基于混合型新的优化算法：Apriori—Mend算法。该算法从优化产生2项集、事务压缩等
几个方面对Apriori算法进行优化，将散列技术应用于产生1项集和2项集，采用库优化策略和混合型存储结构，以节省空
间和运算时间。实验结果表明，Apriori—Mend算法运行速度比Apriori算法有明显的提高。
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| 一种基于混合型结构优化算法——Apriori—Mend算法.pdf | 342K |
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