海量有噪声Web数据优化挖掘方法研究

张苏颖

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Web页面包含复杂的、无结构的、动态的数据信息,包含大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据,干扰了正常的提取过程。为此提出一种改进Apriori算法的海量Web数据高效挖掘方法。在自然连接产生候选集以前先进行一个修剪过程,减少参加连接的项集数量,因而减小生成的候选项集规模,减少了循环迭代次数和运行时间,同时在连接判断步骤中减少多余的判断次数。实验表明,该方法能够迅速排除冗余数据干扰,提高了挖掘的准确性。

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来源
《科技通报》 |2012年第12期|161-163|共3页
作者
张苏颖;
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作者单位

南京工程高等职业学校;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
Web挖掘; Apriori算法; 冗余干扰;

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