基于二维数组和十字链表的Apriori算法

陈衡; 刘玉文

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基于二维数组和十字链表的Apriori算法

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关联规则挖掘的核心是寻找频繁项集,其有两个技术瓶颈:(1)容易生成大量无效候选项集;(2)需要多次扫描数据库.基于二维数组和十字链表的Apriori改进算法,只需扫描数据库一次,对频繁(k-1)一项集进行分组,在分组的基础上生成候选k-项集.另外,事务数据库以十字链表形式表示,提高了候选项集计数效率、降低了内存使用空间.实验结果表明,Apriori改进算法在运行效率上比其他算法有一定程度的提高.

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来源
《德州学院学报》 |2017年第2期|63-67|共5页
作者
陈衡; 刘玉文;
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作者单位

淮北职业技术学院,安徽淮北 235000;

蚌埠医学院卫生管理系,安徽蚌埠233000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
Apriori算法; 候选项集; 频繁项集; 二维数组; 十字链表;

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专利

1. 基于十字链表的Apriori算法的实现 [J] . 宋广佳 ,张艳明 . 赤峰学院学报（自然科学版） . 2012,第018期
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