基于AP-CAN的增量关联挖掘算法研究

洪炎; 张磊; 严加琪

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基于AP-CAN的增量关联挖掘算法研究

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随着大数据时代的到来,增量关联规则挖掘已成为数据挖掘领域的热门话题.CAN-tree作为增量关联规则挖掘领域的重要算法,其按项目频次大小进行排序会使树(tree)的规模过大,降低算法效率.针对此问题,提出一种基于AP-CAN的增量关联挖掘算法,采用AP聚类思想将原始数据集按项目的支持度不同分为多个集群,修剪不满足最小支持度的集群,利用哈希头表替代项头表,并根据数据量对每条事务排序.实验结果表明,该方法可以显著削减CAN树的规模,降低项目查找时间,提高数据挖掘效率,在效率和稳定性上均优于现有的CAN-tree算法.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2021年第2期|20-25|共6页
作者
洪炎; 张磊; 严加琪;
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作者单位

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001;

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001;

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001;

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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
关联规则; 数据挖掘; AP聚类; CAN-tree算法;

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